Deep Learning Based Detection Method for SDN Malicious Applications

机译：基于深度学习的SDN恶意应用检测方法

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SDN is a new type of network architecture. The core technology of the SDN is to separate the control plane of the network device from the data plane so as to achieve flexible control of network traffic. Such structure and characteristics have put forward higher requirements on the security protection capability of the SDN controller. However, there are still less researches on malicious applications for the SDN network architecture. This article aims at this problem, based on the analysis of the existing malicious application detection methods and on deep learning technology proposed by a detection method for SDN malicious applications. Finally, under the TensorFlow deep learning simulation environment Keras, 30 SDN malicious samples were studied and tested. The experimental data show that the detection rate of this method for malicious applications can reach 89%, which proves the feasibility and scien-tificity of the program.

机译：SDN是一种新型的网络体系结构。 SDN的核心技术是将网络设备的控制平面与数据平面分开，以实现对网络流量的灵活控制。这样的结构和特性对SDN控制器的安全保护能力提出了更高的要求。但是，对于SDN网络体系结构的恶意应用程序的研究仍然较少。本文针对此问题，在分析现有恶意应用程序检测方法的基础上，并基于SDN恶意应用程序检测方法提出的深度学习技术。最后，在TensorFlow深度学习仿真环境Keras下，研究和测试了30个SDN恶意样本。实验数据表明，该方法对恶意应用的检测率可达89％，证明了该程序的可行性和科学性。

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来源
《International conference on communications, signal processing, and systems》|2018年|96-104|共9页
会议地点
作者
Chi Yaping; Yu Yuzhou; Yang Jianxi;
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关键词
SDN; Malicious applications; Deep learning;

机译：SDN;恶意应用;深度学习;

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