[发明专利]SDN环境下基于BP神经网络的P2P流量检测方法在审
| 申请号： | 201710785712.2 | 申请日： | 2017-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN107634874A | 公开（公告）日： | 2018-01-26 |
| 发明（设计）人： | 施佺;刘德靖;曹阳;孙玲;许致火;邵叶秦;朱森来;沈琴琴 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26;H04L12/24;H04L29/08 |
| 代理公司： | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙)32238 | 代理人： | 吴静安,吴扬帆 |
| 地址： | 226000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及SDN环境下基于BP神经网络的P2P流量检测方法,包括如下步骤步骤1）在SDN环境下构建BP神经网络模型，所述BP神经网络模型的输入包括用于区分P2P流量的特征，BP神经网络模型的输出为P2P流量检测结果；步骤2）通过设定的归一化公式将上述的输入特征直接带入神经网络进行训练；步骤3）重复步骤2）随着训练代数的增加，后一次的输出结果和前一次的输出结果误差逼近至某一个值时，神经网络完成收敛，BP神经网络模型完成训练，并将完成训练的BP神经网络模型分析检测其余的数据。有益效果为本申请的P2P流量检测方法则是基于众多数据，对其进行深入的挖掘分析，找出区分P2P流量与非P2P流量的信息，给网络管理员判断P2P行为提供依据。 | ||
| 搜索关键词： | sdn 环境 基于 bp 神经网络 p2p 流量 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种SDN环境下基于BP神经网络的P2P流量检测方法,其特征在于包括如下步骤：步骤1)在SDN环境下构建BP神经网络模型，所述BP神经网络模型的输入包括用于区分P2P流量的特征，BP神经网络模型的输出为P2P流量检测结果；步骤2)通过设定的归一化公式将所述特征直接带入神经网络进行训练；步骤3)通过Sigmoid激活函数决定神经网络的每一个节点的最终输出值；步骤4)重复步骤2)步骤3)随着训练代数的增加，当当前的输出结果和前一次的输出结果误差逼近至一常数时，神经网络完成收敛，BP神经网络模型完成训练，并将完成训练的BP神经网络模型分析检测其余的数据。
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