요약사용자 장비가 기지국을 통해 네트워크에 요청을 보내면 상기 기지국은 이러한 요청을 백홀 네트워크에 장착된 검출 프레임워크(Detection Framework, DF)와 통신하여 보안위협을 확인함에 있어서, 검출 프레임워크(Detection Framework, DF)에서 무해하거나(양성) 복수의 DDoS 공격 클래스로 분류하는 복합 DNN 기반 DDoS 공격 감지방법에 있어서, 상기 검출 프레임워크(Detection Framework, DF)는, 서로 독립적인 제1 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN1) 및 제2 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN2)을 포함하는 것을 특징으로 한다.
대표 청구항사용자 장비가 기지국을 통해 네트워크에 요청을 보내면 상기 기지국은 이러한 요청을 백홀 네트워크에 장착된 검출 프레임워크(Detection Framework, DF)와 통신하여 보안위협을 확인함에 있어서, 검출 프레임워크(Detection Framework, DF)에서 무해하거나(양성) 복수의 DDoS 공격 클래스로 분류하는 복합 DNN 기반 DDoS 공격 감지방법에 있어서,상기 검출 프레임워크(Detection Framework, DF)는, 서로 독립적인 제1 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN1) 및 제2 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN2)을 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 DNN 기반 DDoS 공격 감지방법.
