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。

该研究探讨了在软件定义网络（SDN）中，利用深度学习和网络入侵检测系统提高网络安全的有效性。通过多种深度学习算法实现攻击检测，并解决数据不平衡问题。研究提出了一种基于单类分类的入侵检测框架，能够识别未知攻击并进行再训练，展示了实际应用潜力。

该研究探讨了在软件定义网络（SDN）中，利用深度学习和网络入侵检测系统（NIDS）提高网络安全。通过多种深度学习算法实现了接近100%的攻击检测性能，并提出了混合NIDS，结合网络和主机特征，显著提升了对APT攻击的识别能力。同时，分析了对抗性攻击及其防御策略，以增强NIDS的鲁棒性。