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面向软件定义网络架构的入侵检测模型设计与实现
池亚平, 莫崇维, 杨垠坦, 陈纯霞
计算机应用
2020, 40 (1):
116-122.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061125
针对传统入侵检测方法无法检测软件定义网络（SDN）架构的特有攻击行为的问题，设计一种基于卷积神经网络（CNN）的入侵检测模型。首先，基于SDN流表项设计了特征提取方法，通过采集SDN特有攻击样本形成攻击流表数据集；然后，采用CNN进行训练和检测，并针对SDN攻击样本量较小而导致的识别率低的问题，设计了一种基于概率的加强训练方法。实验结果表明，所提的入侵检测模型可以有效检测面向SDN架构的特有攻击，具有较高的准确率，所提的基于概率的加强学习方法能有效提升小概率攻击的识别率。
参考文献 |
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