【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(shí),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(xiàng)之間如果產(chǎn)生沖突,將會(huì)影響交換機(jī)的實(shí)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(zhǎng)。此時(shí)若采用傳統(tǒng)的流表沖突檢測(cè)算法,交換機(jī)將會(huì)耗費(fèi)大量的系統(tǒng)計(jì)算時(shí)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(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,第一級(jí)深度學(xué)習(xí)模型的AUC達(dá)到97.04%,第二級(jí)模型的AUC達(dá)到99.97%,同時(shí)沖突檢測(cè)時(shí)間與流表規(guī)模呈現(xiàn)線性增長(zhǎng)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(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)大規(guī)模智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)基金資助項(xiàng)目(No.2015AA011901) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61402408,No.61379120) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.LY18F010006) 浙江省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(No.2017C03058)~~
【分類號(hào)】：TP18;TP393.0

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