Parag-Pawar2004/DDoS-Anomaly-Detection-LSTM

# 基于 LSTM 时间序列的 DDoS 异常检测 ## 📌 项目概述 [cite_start]开发了一个基于 LSTM 的深度学习模型，用于在网络流量数据中进行实时 DDoS 攻击检测[cite: 63]。[cite_start]该框架成功分离了恶意流量模式，在网络时间序列数据上实现了高验证准确率[cite: 63, 64]。 ## 🚀 仓库状态 - [x] 核心模型训练 Notebook 已上传（`CyberTimeSeries.ipynb`）。 - [x] [cite_start]评估指标和架构已验证[cite: 63]。 - [ ] 代码重构和内联文档（进行中）。 - [ ] 完整的安装和部署指南（即将推出）。 *注意：本仓库目前正在进行结构性重构和文档更新。*

标签：DDoS检测, LSTM, NoSQL, 人工智能, 时间序列分析, 深度学习, 用户模式Hook绕过, 网络安全, 网络流量分析, 逆向工具, 隐私保护