最近，基于物联网（IoT）的DDoS攻击有了爆发式增长。攻击者利用未受保护的IoT设备作为攻击源，使用海量的流量来淹没目标。这种攻击难以检测和阻止，因为攻击流量来自于各种设备，而且攻击者可以轻松地更换攻击源。
，DDoS检测模型基于大数据分析和机器学习技术，通过监控网络流量并使用各种算法进行实时分析，以识别异常传输模式和恶意流量。当检测到潜在的DDoS攻击时，模型将通知相关人员并触发适当的响应措施，例如封锁攻击来源或重定向流量。
DDoS攻击是指利用多台计算机向目标服务器发送大量的请求，超出服务器的处理能力，导致服务器无法正常响应用户请求的攻击方式。DDoS攻击可以通过各种方式进行，比如UDP Flood、TCP SYN Flood等。攻击者通常使用僵尸网络或者控制被入侵机器的方式，对目标网站进行攻击。