基于深度学习的SDN异常流量检测系统

钟掖; 龙玉江; 赵威扬; 张光益

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基于深度学习的SDN异常流量检测系统

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流量异常直接影响软件定义网络(SDN)的正常工作,为了解决当前SDN流量异常检测过程中存在的一些不足,以提升SDN流量异常检测精度,设计了基于深度学习的SDN流量异常检测系统。采用经验模态分解方法对SDN流量异常数据进行预处理,采用最小二乘支持向量机建立SDN流量异常检测模型,利用萤火虫算法实现最小二乘支持向量机参数优化选择,以获得更优的SDN流量异常检测结果。实验结果表明,本文系统的SDN流量异常值与实际值非常接近,大幅度减少了SDN流量异常检测误差,具有较高的实际应用价值。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第4期|89-92|共5页
作者
钟掖; 龙玉江; 赵威扬; 张光益;
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作者单位

四川师范大学;

成都610066;

贵州电网有限责任公司信息中心;

贵阳550000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
软件定义网络; 流量异常; 萤火虫算法; 最小二支持向量机; 检测正确率;

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