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軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software-Defined Networking， SDN）作為一種新型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，已經(jīng)成功地被商業(yè)化開發(fā)。但由于信息化社會的網(wǎng)絡(luò)流量越來越大，種類越來越多，對于網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測日趨重要。為了實現(xiàn)在SDN網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對流量進(jìn)行異常檢測，本文提出了一種基于支持向量回歸（Support Vector Re-gression， SVR）和自回歸積分滑動平均模型（Auto-Regressive Integrated Moving Average， ARIMA）的算法。該算法充分發(fā)揮SDN網(wǎng)絡(luò)的特性，周期性的獲取網(wǎng)絡(luò)流量，并利用ARIMA模型對流量進(jìn)行預(yù)測，之后通過SVR模型將預(yù)測結(jié)果進(jìn)行校正。試驗結(jié)果表明，相較于ARIMA模型，ARIMA-SVR模型擁有較高的準(zhǔn)確率和檢測率；相較于支持向量機模型，ARIMA-SVR模型能夠快速地檢測出未知類型的異常流量。
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