基于可解释AI的高效DDoS攻击检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

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。

《基于可解释AI的高效DDoS攻击检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024113776226，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为朱海婷;魏明岗，申请日期为2024-09-30，公开（公告）日期为2025-09-19，国际专利分类号（IPC）为 H04L 9/40 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：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。

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