SDN环境下的网络流量识别

近来成了一篇论文，发表于IHMSC 2018。把近来学习的神经网络知识应用到网络流量识别中。

论文主旨

这篇论文并没有高深的理论研究，可以说是一篇纯应用性质的论文。
把SDN与神经网络结合起来，去实现一个网络流量分类系统。
SDN与神经网络可以说是一对神仙CP。

SDN：

• 全局性的网络抽象，很方便地收集大量流量特征
• 在服务器端可以提供快速的算力支持
• 网络可编程

神经网络：

• 需要大量的数据以供训练
• 需要大算力

把这对神仙CP结合起来，SDN负责收集训练流量数据，用于训练神经网络。然后将实时流量数据，输入到训练好的神经网络中，即可得到实时的流量分类数据。

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感恩

让我比较感恩的是，这个论文研究纯属兴趣，与公司的工作没有太大的关系。但主管仍然对我的研究给予了支持。在一个纯工程团队中，能让我有机会做算法的研究与应用。
更让我高兴的一点是：在论文发表了半年之后，这份研究的成果也反哺了公司中一个项目，应用到实际项目中，反哺了公司对我的投资。