DDos异常流量数据分析系统国内外研究现状

DDoS攻击是一种恶意的网络攻击，它通过使目标服务不可用来影响其正常运行。因此，开发一种能够识别和缓解DDoS攻击的系统是非常必要的。以下是DDoS异常流量数据分析系统国内外研究现状：

国内研究现状：

1. 基于机器学习的DDoS异常流量检测系统：该系统通过对网络流量进行实时监测和分析，并使用机器学习算法来检测和识别DDoS攻击。

2. 基于深度学习的DDoS异常流量识别系统：该系统使用深度学习技术来识别DDoS攻击，并通过对网络流量进行实时监测和分析来提高检测准确率。

3. 基于云计算的DDoS异常流量防御系统：该系统使用云计算技术，将目标服务的流量路由到云端进行处理，以减轻目标服务的负载压力，从而缓解DDoS攻击。

国外研究现状：

1. 基于机器学习的DDoS攻击检测系统：该系统使用机器学习算法来检测和识别DDoS攻击，并通过对网络流量进行实时监测和分析来提高检测准确率。

2. 基于深度学习的DDoS攻击预测系统：该系统使用深度学习技术来预测DDoS攻击，并通过对网络流量进行实时监测和分析来提高预测准确率。

3. 基于软件定义网络（SDN）的DDoS防御系统：该系统使用SDN技术来识别和缓解DDoS攻击，通过将目标服务的流量路由到其他可用的网络路径上，从而缓解DDoS攻击。