Unseen Attack Detection in Software-Defined Networking Using a BERT-Based Large Language Model

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内容提要

本研究提出了一种基于BERT的大型语言模型,用于软件定义网络(SDN)中的未见攻击检测。通过自然语言处理和随机森林优化特征选择,检测准确率达到99.96%,显著提升了SDN的安全性。

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