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软件定义网络（Software-Defined Networking， SDN）作为一种新型的网络架构，已经成功地被商业化开发。但由于信息化社会的网络流量越来越大，种类越来越多，对于网络流量的异常检测日趋重要。为了实现在SDN网络环境下对流量进行异常检测，本文提出了一种基于支持向量回归（Support Vector Re-gression， SVR）和自回归积分滑动平均模型（Auto-Regressive Integrated Moving Average， ARIMA）的算法。该算法充分发挥SDN网络的特性，周期性的获取网络流量，并利用ARIMA模型对流量进行预测，之后通过SVR模型将预测结果进行校正。试验结果表明，相较于ARIMA模型，ARIMA-SVR模型拥有较高的准确率和检测率；相较于支持向量机模型，ARIMA-SVR模型能够快速地检测出未知类型的异常流量。
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