基于深度学习的SDN环境下异常流量检测方法
张瑞
中电科网络安全科技股份有限公司 北京 100041
摘要：针对传统的异常检测方法在部署在SDN网络中,存在算法复杂、计算开销大并且产生额外流量的问题,提出一种基于深度学习的轻量型异常流量检测方法.通过分析流量数据特征重要度,构建异常检测数据,利用循环神经网络提取检测数据关联性信息,并利用轻量型分类函数实现对异常流量的识别.实验结果表明,所提方法较传统的异常流量检测方法在精确率、召回率等指标上有明显优势,且具有模型结构简单,部署方便,对SDN控制器性能影响小的特点.
关键词：深度学习软件定义网络异常检测异常缓解
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2024-10-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 85-89 )
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