软件定义网络中基于人工智能算法的入侵检测研究
【学位单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:TP18;TP393.08
【部分图文】:
程北向接口,控制平面可在逻辑上完成对网络资源的统一管理和调度,进行优化??决策和区分化服务这使得整个网络具有高度的灵活性和开放性,为多样化的??创新业务提供必要支持。图3.1中展示了?SDN的主要架构。??APPLICATION?LAYER?1??Business?Applications??Tapi?哀api?Lapi??CONTROL?LAYER??Network?Services??J?Control?Data?Plane?interface??(e.g.,?OpenFlow)??图3.1?SDN体系架构??16??
推演入侵检测的机制和工作流程。??3.2.1概述和优点??如图3.2所示是我们提出的SDN中基于机器学习的智能入侵检测系统。系统??分为数据转发层、管理控制层和数据智能层共三层。其中数据转发层由Open?Flow??交换机(OpenFlowswitches,OFs)组成,负责网络流量的监控和获取。它们可以??采集并上传给控制中心指定流量,进行流统计,也可以根据管理控制层的指令阻??断恶意流。管理控制层是系统的核心,可以根据数据转发层上传的流信息,识别??可疑流量,进行异常检测。它也可以根据数据智能层的分析结果生成策略,并控??制转发层的动作。数据智能层通过与大数据中心的交互,基于人工智能算法实现??自适应的特征选取和流分类,识别出入侵行为,将识别结果通知管理控制层。??本架构吸取了?SDN技术的诸多思想和优点,使得网络安全的攻击和防御过??程一体化、模块化、协作化、智能化。本架构将网络入侵的问题分析和检测防御??的功能执行分离
新的数据集继续训练下一个基分类器,整个过程串行进行。具有不同“话语??权”的多个独立的弱分类器投票决定最终分类的结果。Adaboost模型建立的简要??示意如图3.5所示。??"=1| ̄ ̄IJX??.???分类器1?—??s?>v??麵2?_^?I?; ̄-??图3.5?Adaboost不意图??26??
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本文编号:2842476
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