C-RADAR：用于软件定义网络入侵检测的集中式深度学习系统

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本研究针对软件定义网络（SDN）在网络管理简化和灵活性提高中带来的网络攻击易 vulnerability 提出的入侵检测问题。通过采用长期短期记忆网络和自注意力机制相结合的深度学习方法，实验结果表明其在检测准确性和计算效率上优于传统技术，Fl-score达到0.9721，能有效提高SDN的安全性。

深度学习
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