摘要
软件定义网络(software-defined networking,SDN)作为一种新兴的网络架构,为网络管理和安全提供了新思路.本文针对SDN中的异常检测问题探讨了一种基于深度学习的方法.首先,研究了深度学习在异常检测领域的应用.其次,通过数据采集与预处理,获取了SDN的仿真流量数据,并进行了数据清洗、归一化和降维处理.最后,构建了基于自编码器的异常检测模型,并在Matlab平台上对仿真数据进行了验证.结果表明,所提方法在精确率、召回率和F1 分数等指标上具有良好的性能,能有效识别SDN中的异常流量.
维普
万方数据