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申请/专利权人：桂林航天工业学院

摘要：本发明公开了一种适用于软件定义网络（SDN）的大象流早期侦测器的实现方法。该实现方法将早期侦测器集成到SDN控制器，通过SDN控制器获得网络的实时流量信息用于侦测，无需部署额外的流量采样器，成本低。本实现方法联合使用基于五元组和基于阈值的两种大象流侦测模型，实现了大象流的早期侦测，并通过对大象流模型精度和网络资源的实时评估，持续更新和调整基于五元组的大象流侦测模型，解决了动态软件定义网络由于特性漂移所引发的侦测精度低、实时性差以及资源消耗大等问题，适用于各级数据中心网络通过快速高精度识别大象流对网络性能和资源进行管理和优化，保证对延时和带宽有特别要求的应用的服务质量和用户体验。

主权项：1.一种适用于软件定义网络的大象流早期侦测器的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：1大象流早期侦测器的初始化：SDN网络包含一个集中的SDN控制器和数量众多的SDN交换机以及用户终端，大象流早期侦测器集成在SDN控制器中，该大象流早期侦测器的运行需要的参数如下：侦测周期、大象流模型A、大象流模型B、数据集A、数据集B、注入到数据集A的数据集B中的大象流和老鼠流的比例、动作集以及奖励公式，侦测周期定义了每隔多长时间进行一次大象流侦测，大象流早期侦测器的初始化包括侦测周期定时器对侦测周期进行初始化、大象流模型A的初始化、大象流模型B的初始化、数据集A的初始化、数据集B的初始化、注入到数据集A的数据集B中的大象流的比例ai和老鼠流的比例bi的初始化、动作集的初始化、以及奖励公式的初始化；2大象流早期侦测器持续接收SDN交换机转发到SDN控制器的packet_in请求，并将该请求所包含的流信息存储到数据集B中；3当侦测周期定时器被触发时，大象流早期侦测器创建一个新的线程，该新的线程首先创建一个新的数据集BB，然后将数据集B的数据拷贝到数据集BB，并清除数据集B中的所有数据，大象流早期侦测器的原有线程继续将SDN控制器的接收到的packet_in请求中的流信息存储到数据集B，大象流早期侦测器新的线程则对数据集BB中包含的流进行大象流的早期侦测，因此，数据集BB中仅包含一个测试周期内待侦测的流的信息，数据集B继续收集下一个侦测周期的流的信息，而大象流早期侦测器能利用原有线程和新的线程并行完成大象流的侦测和流信息的收集工作，新的线程进行大象流侦测的步骤如下：1用大象流模型A侦测数据集BB中的大象流和老鼠流；2用大象流模型B侦测数据集BB中的大象流和老鼠流；3将大象流模型A的侦测结果与大象流模型B的侦测结果进行或操作，输出侦测结果；4根据大象流模型B的侦测结果，对数据集BB中的流进行大象流或者老鼠流标记，并随机选择比例为ai的大象流和比例为bi的老鼠流并入数据集A；5用随机森林算法在数据集A上重新训练大象流模型A，随机森林算法采用的特性包括流的平均包字节数和五元组，五元组包括流的源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号和协议号；6估计大象流模型A的精确率和召回率，由于数据集BB包含的流是大象流早期侦测器通过SDN控制器得到的网络实时的流信息，数据集BB中哪些是大象流是未知信息，但是由于数据集BB的流被大象流模型B进行了侦测，而大象流模型B精度较高，所以大象流早期侦测器能使用大象流模型B的侦测结果对大象流模型A的精确率和召回率进行估计，估计的公式如下：precisioni＝|UAei∩UBei||UAei|recalli＝|UAei∩UBei||UBei|其中UAei和UBei分别为数据集BB被大象流模型A和大象流模型B所侦测为大象流的流的集合，符号||表述数据集包含的流的数量；7计算动作集中每个动作的奖励值，选择奖励值最大的动作，调整ai和bi的大小；8本次侦测完成，回到步骤2。

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