Сигнатурный анализ представляет собой классический подход к обнаружению DDoS-атак, основанный на сравнении сетевого трафика с заранее определёнными шаблонами вредоносной активности. Данный метод использует базы сигнатур, содержащие уникальные характеристики известных атак, такие как специфические последовательности пакетов или аномальные заголовки. При совпадении параметров трафика с эталонными образцами система генерирует оповещение о потенциальной угрозе. Эффективность этого подхода напрямую зависит от актуальности и полноты сигнатурной базы. Основное ограничение сигнатурного анализа проявляется при столкновении с новыми или модифицированными типами атак, отсутствующими в существующих шаблонах. «В отличие от сигнатурных подходов, которые основываются на заранее известных шаблонах вредоносной активности, машинное обучение позволяет выявлять отклонения от нормального поведения даже в случае ранее не встречавшихся атак [4, c.70]». Это делает традиционный метод уязвимым перед постоянно эволюционирующими угрозами, требующими регулярного обновления сигнатурных баз.