[发明专利]SDN中基于无监督深度学习的DDoS检测方法、系统及介质有效
| 申请号： | 202110361206.7 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113194071B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 陆以勤;艾广锋;覃健诚 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 黎扬鹏 |
| 地址： | 510641 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种SDN中基于无监督深度学习的DDoS检测方法、系统及介质，其中方法包括以下步骤：在SDN控制器上设置流数据收集器，收集网络中交换机的流数据；设置独立的检测引擎，所述检测引擎包括预处理模块和检测器模块；数据预处理模块对收集到的所述流数据进行预处理，并将经过预处理后的流数据传输至检测器模块；检测器模块采用基于无监督深度学习模型的自编码器，对接收到的流数据进行检测，检测是否出现DDoS攻击。本发明通过设置独立的检测引擎，有效地减轻SDN控制器的计算负担；采用无监督深度学习算法，对模型的训练无需数据标签，减少用于数据标注的开销，可广泛应用于DDoS检测技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | sdn 基于 监督 深度 学习 ddos 检测 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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