为加强软件定义网络的安全性,提出一种基于强化学习和统计分析的软件定义网络安全机制。采用离散小波变换将数据转化为小波系数,根据小波系数是否为正态分布,将网络流量划分为正常流量和异常流量;以预训练的数据集为强化学习的环境,并行地调节环境的行为和学习程序,学习神经网络分类器的最佳策略函数;设计软件定义网络的异常流量处理机制。仿真结果表明,强化学习机制增强了软件定义网络的安全性。
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