基于软件定义网络（SDN）的工业物联网（IIoT）网络具有一个集中式控制器，它是未经授权用户攻击的单一有吸引力的目标。IIoT网络中的网络安全正成为最重大的挑战，尤其是来自日益复杂的分布式拒绝服务（DDoS）攻击。这种情况需要有效的方法来缓解最近的攻击，因为现有技术更侧重于DDoS检测。大多数现有的DDoS检测功能在计算上都很复杂，并且不再具有足够的效率来抵御DDoS攻击。因此，需要一种低成本的DDoS攻击分类方法。本研究提出了一种有效的特征选择方法——极限梯度提升（XGBoost），用于确定最相关的数据特征，该方法使用卷积神经网络和长短期记忆（CNN-LSTM）进行DDoS攻击分类。所提出的模型评估了CICDDoS2019数据集，该数据集具有改进的准确性和低复杂度能力，可满足低延迟IIoT需求。性能结果表明，该模型的精度高达99.50%，时间开销为0.179ms。
