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申请/专利权人：信阳师范学院;信阳职业技术学院
摘要：本发明提供一种基于DCNN‑GRU架构的SDN中异常流量检测方法，该方法包括：将SDN网络划分为多个子域，各子域由单独的控制器进行管理；使用部署在各控制器上的卷积神经网络CNN从各控制器管理的子域的网络流量数据中提取特征；将所述各子域的网络流量数据的特征进行融合，使用部署在云端服务器上的门控循环单元GRU根据融合后的特征确定所述网络流量数据的预测类型为正常或异常；所述CNN和所述GRU通过以网络流量数据样本为输入，以所述网络流量数据样本的实际类型为标签进行联合训练得到。本发明有较高的检测精度和检测效率，且能够避免资源过度消耗，有利于维护SDN网络的正常运行。
主权项：1.一种基于DCNN-GRU架构的SDN中异常流量检测方法，其特征在于，包括：将SDN网络划分为多个子域，各子域由单独的控制器进行管理；使用部署在各控制器上的卷积神经网络CNN从所述各控制器管理的子域的网络流量数据中提取特征；将所述各子域的网络流量数据的特征进行融合，使用部署在云端服务器上的门控循环单元GRU根据融合后的特征确定所述网络流量数据的预测类型为正常或异常；所述CNN和所述GRU通过以网络流量数据样本为输入，以所述网络流量数据样本的实际类型为标签进行联合训练得到。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 信阳师范学院 信阳职业技术学院 基于DCNN-GRU架构的SDN中异常流量检测方法
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