基于网络防御的AI检测与分解模型优化设计

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中图分类号：TP393 文献标志码：A

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随着网络攻击技术的不断演进，攻击链呈现阶段跳跃、行为重叠和路径隐匿等特点，严重削弱了传统检测模型的有效性。传统的网络防御机制主要依赖于预定义规则和签名库，面对未知攻击及复杂多变的攻击模式时显得力不从心。于俊清等提出了基于软件定义网络架构的两级分布式拒绝服务攻击检测方法，提升了对大流量攻击的响应速度，但对路径级关联特征建模不足。（剩余7961字）

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