資料介紹
軟件定義網絡(Software-Defined Networking, SDN)作為一種新型的網絡架構,已經成功地被商業化開發。但由于信息化社會的網絡流量越來越大,種類越來越多,對于網絡流量的異常檢測日趨重要。為了實現在SDN網絡環境下對流量進行異常檢測,本文提出了一種基于支持向量回歸(Support Vector Re-gression, SVR)和自回歸積分滑動平均模型(Auto-Regressive Integrated Moving Average, ARIMA)的算法。該算法充分發揮SDN網絡的特性,周期性的獲取網絡流量,并利用ARIMA模型對流量進行預測,之后通過SVR模型將預測結果進行校正。試驗結果表明,相較于ARIMA模型,ARIMA-SVR模型擁有較高的準確率和檢測率;相較于支持向量機模型,ARIMA-SVR模型能夠快速地檢測出未知類型的異常流量。

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