【摘 要】
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软件定义网络（SDN）由于只有一个控制点,更容易受到网络攻击,为更好检测和防范网络攻击,提出一种基于决策树的SDN网络入侵分类检测模型。通过引入类间中心距离,分别计算各类和其它类别的类间中心距离,以此作为判断各个类别分离程度的依据,确定类别的先后分离顺序。通过将多分类任务分解为多个两类分类问题,构造多分类决策树模型。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。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61572269）；
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软件定义网络（SDN）由于只有一个控制点,更容易受到网络攻击,为更好检测和防范网络攻击,提出一种基于决策树的SDN网络入侵分类检测模型。通过引入类间中心距离,分别计算各类和其它类别的类间中心距离,以此作为判断各个类别分离程度的依据,确定类别的先后分离顺序。通过将多分类任务分解为多个两类分类问题,构造多分类决策树模型。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。
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