机器学习在软件定义网络中的应用文献综述

随着互联网的快速发展，网络规模和流量急剧增长，传统网络架构面临着灵活性、可扩展性和安全性等方面的挑战。

软件定义网络（Software-DefinedNetworking，SDN）作为一种新型网络架构，通过分离控制平面和数据平面，实现了网络的集中控制、灵活管理和智能化。

近年来，机器学习作为人工智能领域的核心技术之一，在数据分析、模式识别和智能决策等方面取得了显著成果。

将机器学习应用于SDN，可以充分发挥其智能化优势，解决SDN面临的流量预测、安全威胁检测、资源优化等关键问题，提升网络性能和安全性。

本文首先介绍了SDN和机器学习的基本概念、架构和关键技术，然后重点综述了机器学习在SDN中的应用场景，包括网络流量预测、网络安全威胁检测、网络资源优化、网络故障诊断和服务质量保障等方面，并对每个应用场景中的主要研究方法和典型案例进行了分析和比较。

最后，总结了机器学习应用于SDN所面临的挑战和未来发展趋势。

关键词：软件定义网络，机器学习，网络安全，流量预测，资源优化

#1.1软件定义网络（SDN）
软件定义网络(SDN)是一种新型网络架构，旨在通过将网络控制与数据转发分离来提高网络管理的灵活性、可控性和可编程性。

SDN的核心组件包括：数据平面:由网络设备（如交换机、路由器）组成，负责实际的数据包转发。

控制平面:由SDN控制器组成，负责网络的集中控制和管理。