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摘要
针对软件定义网络(Software Defined Ntwork, SDN)中的分布式拒绝服务(Distribute Denial of Service, DDoS)攻击检测的方法少、现存方法入侵检测率低的问题,提出了一种基于深度学习和三支决策的入侵检测算法。首先使用深度信念网络对SDN的流表项进行特征提取,然后利用基于三支决策理论的入侵检测模型进行DDoS攻击的入侵检测,对于正域和负域的数据直接进行分类,对于边界域中的数据使用K近邻算法重新进行分类。仿真实验结果表明,与其他入侵检测模型相比,所提算法的入侵检测效率更高。
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