计算机应用研究

作者：邓钰洋,芦天亮,李知皓,孟昊阳,李锦儒,

单位：中国人民公安大学信息网络安全学院,北京100038；

关键词：网络流量,DDoS攻击检测,Takens定理,图卷积网络,Transformer,

基金：公安部科技计划资助项目(2023JSM09)；公安行业大模型研究与应用实验室技术研发项目(2024300050036)；；

针对现有分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测适应性弱、计算成本高的问题，提出基于时间延迟嵌入和图卷积网络的Transformer模型（TDE-TGCN）。该模型利用Takens定理将网络流量建模为动力学系统，通过时间延迟嵌入揭示DDoS攻击对流量非线性特征的影响；采用Transformer模型将流量序列映射至高维空间，通过多头注意力机制捕捉突发性和全局关联；结合图卷积网络挖掘拓扑信息及跨节点攻击模式。在CIC-IDS2017等数据集和特征变异模拟的未知攻击场景下，TDE-TGCN检测准确率达到98.7%，误报率降低至1.2%，计算效率提升35%；消融实验验证了各组件对模型性能的显著贡献。该研究从动力学系统角度重新审视网络流量特征，提出理论与实践相结合的检测框架，为复杂网络环境下的DDoS攻击检测提供了有效技术方案。

来源：2026年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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