Resumen

Basado en la idea de diseño de la red del futuro, este documento analiza el muestreo de datos de seguridad de la red y la predicción de anomalías en la red del futuro. A través de la teoría de juegos, se determina que el muestreo de datos se realiza en algunos nodos importantes en la red del futuro. Se utilizan métodos de aprendizaje profundo en los nodos seleccionados para recopilar datos y analizar las características de los datos de la red. Luego, a través de análisis offline y en tiempo real, se predicen eventos anómalos de seguridad de la red en la red del futuro. Con la comparación de varios algoritmos y el ajuste de hiperparámetros, se encuentran las características de los datos y los algoritmos de clasificación correspondientes a diferentes ataques de seguridad de la red. Hemos realizado experimentos en el conjunto de datos público, y el experimento demuestra la eficacia del método. Puede proporcionar referencia para la estrategia de gestión del nodo de conmutación o del nodo de host por parte del controlador de la red del futuro.

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Idea de diseño; Red futura; Seguridad de red; Muestreo de datos; Predicción de anomalías; Aprendizaje profundo
• Keywords:Design idea; Future network; Network security; Data sampling; Anomaly prediction; Deep learning