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申请/专利权人：国网四川省电力公司宜宾供电公司

摘要：本发明公开了一种融合多尺度局部和全局信息的电网DDoS检测方法，包括以下步骤：获取输入流量的特征，通过嵌入层将其转换为流量输入序列；将流量输入序列和Embedding向量输入DDoS‑MSCT模型，得到CLS令牌；根据CLS令牌得到输入流量的分类结果。本发明通过局部特征提取模块和全局特征提取模块结合，从而全面捕捉DDoS攻击的特征模式和规律。局部特征提取模块是由多个不同大小的并行卷积核组成的卷积层组成，通过对不同尺度的输入数据进行卷积和池化操作，这种多尺度表示能力使多尺度卷积能够更好地捕获来自DDoS攻击的复杂特征，提高电网DDoS攻击的检测性能。

主权项：1.一种融合多尺度局部和全局信息的电网DDoS检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取输入流量的特征，通过嵌入层将其转换为流量输入序列；S2、将流量输入序列和Embedding向量输入DDoS-MSCT模型，得到CLS令牌；S3、根据CLS令牌得到输入流量的分类结果；所述S2中，DDoS-MSCT模型包括依次连接的若干模型块，每个模型块包括相互连接的局部特征提取模块和全局特征提取模块，局部特征提取模块的输入端作为模型块的输入端，全局特征提取模块的输出端作为模型块的输出端；其中，局部特征提取模块对特征层进行下采样和增加维度，用于学习不同感受野的局部特征信息，全局特征提取模块用于学习全局特征信息；所述S2中，得到CLS令牌的方法具体为：通过若干模型块对流量输入序列和Embedding向量进行连续的特征提取，得到CLS令牌，其中，每个模型块进行特征提取的方法具体为：通过局部特征提取模块提取输入信息的局部特征，得到局部特征表示，通过全局特征提取模块提取局部特征表示的全局特征，得到全局特征表示，全局特征表示作为下一个模型块的输入信息；所述局部特征提取模块包括依次连接的第一时序卷积、第二时序卷积、四分支卷积路径、逐点卷积层和一维最大池化层；其中，所述四分支卷积路径包括第一分支卷积子路径、第二分支卷积子路径、第三分支卷积子路径和扩张卷积子路径；第一~第三分支卷积子路径的结构相同，均包括相互连接的深度一维卷积和第一一维卷积层，所述深度一维卷积还与第二时序卷积连接，所述第一一维卷积层还与逐点卷积层连接；所述扩张卷积子路径包括相互连接的扩展一维卷积和第二一维卷积层，所述扩展一维卷积还与第二时序卷积连接，所述第二一维卷积层还与逐点卷积层连接；所述通过局部特征提取模块提取输入信息的局部特征，得到局部特征表示的方法具体为：SA1、将输入信息依次通过第一时序卷积和第二时序卷积进行处理，得到第一特征图；SA2、将第一特征图分别输入第一分支卷积子路径、第二分支卷积子路径、第三分支卷积子路径和扩张卷积子路径，提取不同感受野的数据信息，得到第二~第五特征图；SA3、通过逐点卷积层将第二~第五特征图进行合并，得到第六特征图，将第六特征图与输入信息进行拼接，得到第七特征图；SA4、将第七特征图输入一维最大池化层，得到局部特征表示；所述S3具体为：将CLS令牌依次输入Transformer编码器和线性层，得到输入流量的分类结果，分类结果为正常或异常。

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