【摘要】：在基于Open Flow的軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)中,應(yīng)用被部署時,相應(yīng)的流表策略將被下發(fā)到Open Flow交換機(jī)中,不同應(yīng)用的流表項之間如果產(chǎn)生沖突,將會影響交換機(jī)的實際轉(zhuǎn)發(fā)行為,進(jìn)而擾亂特定應(yīng)用的正確部署以及SDN的安全。隨著SDN規(guī)模的擴(kuò)大以及需要部署應(yīng)用的數(shù)量的劇增,交換機(jī)中的流表數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長。此時若采用傳統(tǒng)的流表沖突檢測算法,交換機(jī)將會耗費大量的系統(tǒng)計算時間。結(jié)合深度學(xué)習(xí),首次提出了一種適合SDN中超大規(guī)模應(yīng)用部署的智能流表沖突檢測方法。實驗結(jié)果表明,第一級深度學(xué)習(xí)模型的AUC達(dá)到97.04%,第二級模型的AUC達(dá)到99.97%,同時沖突檢測時間與流表規(guī)模呈現(xiàn)線性增長關(guān)系。
[Abstract]:In the software defined network (SDN) based on Open Flow, when the application is deployed, the corresponding stream table policy will be sent down to the Open Flow switch. If there is a conflict between the different application stream table items, it will affect the actual forwarding behavior of the switch. This disrupts the proper deployment of specific applications and the security of SDN. With the expansion of SDN scale and the number of applications needed to be deployed, the number of stream tables in the switch increases explosively. If the traditional stream table collision detection algorithm is adopted, the switch will consume a lot of system computing time. Combined with deep learning, a new intelligent stream table collision detection method is proposed for the first time, which is suitable for the deployment of large scale applications in SDN. The experimental results show that the AUC of the first depth learning model is 97.04, and the AUC of the second level model is 99.97. At the same time, the conflict detection time is linearly increased with the scale of the stream table.
【作者單位】： 浙江工商大學(xué)信息與電子工程學(xué)院;美國佛羅里達(dá)大學(xué)大規(guī)模智能系統(tǒng)實驗室;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金資助項目(No.2015AA011901) 國家自然科學(xué)基金資助項目(No.61402408,No.61379120) 浙江省自然科學(xué)基金資助項目(No.LY18F010006) 浙江省重點研發(fā)計劃基金資助項目(No.2017C03058)~~
【分類號】：TP18;TP393.0

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