Nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) chuyên biệt để đối phó với tấn công DDoS trong môi trường mạng nội bộ. Tác giả đã thực nghiệm các thuật toán học máy như Random Forest, SVM và XGBoost trên tập dữ liệu lưu lượng mạng thực tế để tìm ra mô hình có độ chính xác cao nhất và tỷ lệ báo động giả thấp nhất. Hệ thống có khả năng giám sát lưu lượng thời gian thực và tự động đưa ra cảnh báo khi phát hiện các hành vi bất thường đặc trưng của tấn công DoS