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軟件定義網絡（Software-Defined Networking， SDN）作為一種新型的網絡架構，已經成功地被商業化開發。但由于信息化社會的網絡流量越來越大，種類越來越多，對于網絡流量的異常檢測日趨重要。為了實現在SDN網絡環境下對流量進行異常檢測，本文提出了一種基于支持向量回歸（Support Vector Re-gression， SVR）和自回歸積分滑動平均模型（Auto-Regressive Integrated Moving Average， ARIMA）的算法。該算法充分發揮SDN網絡的特性，周期性的獲取網絡流量，并利用ARIMA模型對流量進行預測，之后通過SVR模型將預測結果進行校正。試驗結果表明，相較于ARIMA模型，ARIMA-SVR模型擁有較高的準確率和檢測率；相較于支持向量機模型，ARIMA-SVR模型能夠快速地檢測出未知類型的異常流量。
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