[发明专利]基于深度学习的SDN网络数据包的识别方法在审
| 申请号： | 201911338814.5 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111082992A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 徐圣贤 | 申请（专利权）人： | 超讯通信股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26 |
| 代理公司： | 北京中索知识产权代理有限公司 11640 | 代理人： | 胡大成 |
| 地址： | 510663 广东省广州市天河区天河科*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的SDN网络数据包的识别方法，包括训练检测模型的步骤和利用检测模型识别数据包的步骤，在控制器中嵌入训练好的检测模型，当接收到数据包时，对数据包拆解，提取需要的信息，然后将提取到的特征列表传入到已经训练好的模型当中。对于输出的结果做判别。正常流做资源调度，不是正常的流即被判别为是攻击包就执行丢弃。本发明基于深度学习的SDN网络数据包的识别方法，使得SDN网络的控制面不再是口口相传，而是集中智能，从更高的层次看整个网络，通过软件来控制网络行为。可以做到零配置灵活变动，实现对数据包的在线实时检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 sdn 网络 数据包 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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