面向软件定义网络架构的入侵检测模型设计与实现

针对传统入侵检测方法无法检测软件定义网络（SDN）架构的特有攻击行为的问题,设计一种基于卷积神经网络（CNN）的入侵检测模型。首先,基于SDN流表项设计了特征提取方法,通过采集SDN特有攻击样本形成攻击流表数据集;然后,采用CNN进行训练和检测,并针对SDN攻击样本量较小而导致的识别率低的问题,设计了一种基于概率的加强训练方法。实验结果表明,所提的入侵检测模型可以有效检测面向SDN架构的特有攻击,具有较高的准确率,所提的基于概率的加强学习方法能有效提升小概率攻击的识别率。