一种基于动态基准学习的DDoS检测方法核心通过多模态行为建模、轻量化对抗学习模型、动态阈值决策及云端增量学习实现精准检测，具体包含以下要点：
多模态行为建模：融合操作、流量及设备数据，全面捕捉网络行为特征 。
轻量化对抗学习模型：采用边缘部署+GAN模拟攻击技术，适配边缘环境并增强对攻击模式的学习能力 。
动态阈值决策与云端增量学习：结合动态阈值调整和云端持续学习，适应网络环境变化，提升对零日威胁的防御能力 。
高效检测性能：依托流式处理与内存优化，实现检测延迟低于毫秒级，同时通过自进化模型闭环更新，保障低误判率和无感安全 。
