公开(公告)号：CN115396363B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202211019411.6

申请日：2022-08-24

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 覃匡宇 ,  谢霄阳 ,  唐海洋 ,  王勇 ,  何倩

IPC: H04L45/30 ,  H04L45/00 ,  H04L45/76 ,  H04L45/655 ,  H04L47/2441 ,  H04L47/2483 ,  H04L47/2475 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种SDN网络环境下的流量分类方法及系统，方法包括以下步骤：(1)收集初始数据集：通过双向数据流配对模块对SDN网络内流量数据包与数据流进行收集；(2)标记初始数据集；(3)构建神经网络模型；(4)模型训练：将收集到的流量与会话数据特征进行预处理，作为训练神经网络的输入，然后采用BP神经网络的正向计算和反向传播，循环更新参数梯度，最终输出一个分类；训练结束后，将模型序列化保存；以后，可加载该模型来进行流量的分类。本发明SDN交换机不需要总是将数据包转发给SDN控制器，而只传送每个流最初的部分数据包，后续报文通过正常路由转发，保证了网络本身的运行效率。

公开(公告)号：CN115396363A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211019411.6

申请日：2022-08-24

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 覃匡宇 ,  谢霄阳 ,  唐海洋 ,  王勇 ,  何倩

IPC: H04L45/30 ,  H04L45/00 ,  H04L45/76 ,  H04L45/655 ,  H04L47/2441 ,  H04L47/2483 ,  H04L47/2475 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种SDN网络环境下的流量分类方法及系统，方法包括以下步骤：(1)收集初始数据集：通过双向数据流配对模块对SDN网络内流量数据包与数据流进行收集；(2)标记初始数据集；(3)构建神经网络模型；(4)模型训练：将收集到的流量与会话数据特征进行预处理，作为训练神经网络的输入，然后采用BP神经网络的正向计算和反向传播，循环更新参数梯度，最终输出一个分类；训练结束后，将模型序列化保存；以后，可加载该模型来进行流量的分类。本发明SDN交换机不需要总是将数据包转发给SDN控制器，而只传送每个流最初的部分数据包，后续报文通过正常路由转发，保证了网络本身的运行效率。