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不断发展的分布式拒绝服务（DDOS）对网络领域构成了重大威胁，该领域强调了DDOS缓解作为研究的关键领域的重要性。虽然现有的AI驱动方法（包括深神经网络作品）在检测DDOS攻击方面表现出了希望，但他们无法阐明预测理由并提供可行的缓解措施限制了其实际实用性。大型语言模型（LLMS）的出现提供了一种新颖的途径来克服这些局限性。在这项工作中，我们介绍了Shieldgpt，这是一个综合的DDOS仪式框架，可利用LLM的力量。ShieldGPT包括四个组成部分：攻击检测，流量表示，域知识注入和角色表示。为了弥合LLM的自然语言处理能力与网络流量复杂性之间的差距，我们开发了一种捕获全球和本地流量功能的表示方案。fur-hoverore，我们探索了特定于网络域的及时工程，并设计了两个迅速模板，这些模板利用了LLMS来制定特定于交通的，可理解的解释和缓解说明。我们的初步实验和案例研究验证了ShieldGPT的有效性和适用性，证明了其通过细微的见解和量身定制的策略来增强DDOS缓解工作的潜力。
ShieldGPT：DDOS缓解的基于LLM的框架
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