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摘要：本发明公开了一种基于可解释AI的DDoS攻击检测方法——CapNet，旨在提高检测精度、可解释性及计算效率。CapNet通过优化的ResNet50进行一维网络流量的特征提取，结合SelfNet模块优化分类性能，并引入Captum模块计算特征贡献度，实现模型的透明性和可解释性。实验验证表明，CapNet在二分类和多分类任务中F1分数均超过99.9％，并通过特征选择将特征从79个减少至2个，训练时间缩短近10倍，保持了99％以上的F1分数。本发明适用于大规模DDoS攻击检测，具有高效性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于可解释AI的DDoS攻击检测模型CapNet，其特征在于，包括以下步骤：S1：对网络流量数据进行预处理。S2：将预处理后的流量数据转化为张量输入CapNet模型进行分类。S3：计算并输出特征贡献度。
全文数据：
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百度查询： 南京邮电大学 基于可解释AI的高效DDoS攻击检测方法
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