使用机器学习对服务进行拒绝服务（DoS）攻击的有效检测：本研究项目的目的和目标是使用机器学习检测DoS攻击，该攻击将解决以下研究...

使用机器学习对服务拒绝服务DoS攻击进行有效检测 该研究项目的目的和目标是使用机器学习检测DoS攻击，该问题将解决以下研究问题：“以有效方式利用机器学习检测拒绝服务攻击并与其他使用的机器学习算法进行比较”。 本研究项目中讨论的DoS攻击类型为UDP泛洪攻击，TCP-SYN攻击和ICMP泛洪攻击。 UDP泛洪攻击是一种DoS攻击，其中向目标服务器或客户端发送了大量的用户数据报协议（UDP）数据包，目的是使设备无法处理和响应请求。 TCP-SYN攻击是一种DoS攻击，攻击者利用TCP-SYN请求与服务器进行的三向握手，攻击者向服务器发送重复的SYN请求，从而使服务器对合法流量不响应。 ICMP泛洪攻击是一种攻击类型，其中目标系统被ICMP回显请求泛洪，这导致正常流量无法访问系统。 本研究项目中讨论的机器学习算法是Logistic回归，决策树，多层感知器，K最近邻和光梯度增强机。 该研究项目强