【摘 要】
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软件定义网络（Software Defined Networking,SDN）是一种新兴的网络技术,它可以通过网络的控制逻辑与底层设备（例如路由器和交换机）分离来打破传统的垂直集成结构。逻辑集中的网络控制简化了管理,降低了运营成本,提高了网络资源利用率,方便了流量监控。近年来,研究人员将SDN作为一种集中控制网络的技术来解决一些潜在的安全问题,并通过分析相互通信的设备之间的网络流,根据不同的攻击模
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软件定义网络（Software Defined Networking,SDN）是一种新兴的网络技术,它可以通过网络的控制逻辑与底层设备（例如路由器和交换机）分离来打破传统的垂直集成结构。逻辑集中的网络控制简化了管理,降低了运营成本,提高了网络资源利用率,方便了流量监控。近年来,研究人员将SDN作为一种集中控制网络的技术来解决一些潜在的安全问题,并通过分析相互通信的设备之间的网络流,根据不同的攻击模式对网络攻击的类型进行分类识别,从而制定安全高效的预防入侵的策略,也可提高网络的性能。另一方面,在大型的、复杂的和动态的网络中,怎样设计高效的数据路由也是一个具有挑战性的问题。路由的效率过低,就会带来一系列的网络问题,如网络拥塞以及端到端之间的传输效率低下,从而影响网络的服务质量（Quality of Service,Qo S）。传统组网中的路由算法（如OSPF、IGRP、EIGRP、RIP、BGP）节点数量大、网络参数多,使得传统路由难以保证预期的Qo S,并且这些算法是针对分散的网络处理单元开发的,不适合集中控制的SDN。针对以上情况,为了提升SDN网络的安全及Qo S,本文从网络入侵检测和路由优化两个方面入手,提出了一种在SDN中基于机器学习的网络入侵检测与路由优化的方法。论文的主要创新点如下:（1）由于SDN特殊的三层架构,控制器的集中控制存在潜在的安全风险,影响网络性能,本文提出了一种基于决策树的SDN网络入侵分类检测模型。利用类中心,计算各个类别之间的距离,将类别之间的距离作为评判分离优先级的标准,确定各个类别之间的分离顺序。利用决策树模型,将多分类任务转化为二分类任务。实验结果表明,基于类间中心距离的SDN网络入侵分类检测算法具有良好的检测性能,能够提前预防网络入侵并采取相应的预防措施,提高了网络的安全性能。（2）为了进一步确保网络的Qo S,实现网络态势感知,并选择一个高效的、满足Qo S的转发路径,提出了一种基于强化学习（Reinforcement learning,RL）的用于态势感知和智能网络管理的软件定义网络路由方案。通过Mininet仿真实验,验证了该方案能够根据RL agent的学习经验有效的选择转发路径。并将端到端时延与Dijkstra算法进行了比较,证明了动态路由策略相对于静态路由策略的优越性。
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