Abstract. The recent development in

Abstract. The recent development in industry automation and connected devices made a huge demand for network resources. Traditionalnetworks are becoming less effective to handle this large number of traf-fic generated by these technologies. At the same time, Software definednetworking (SDN) introduced a programmable and scalable networkingsolution that enables Machine Learning (ML) applications to automatenetworks. Issues with traditional methods to classify network traffic andallocate resources can be solved by this SDN solution. Network datagathered by the SDN controller will allow data analytics methods toanalyze and apply machine learning models to customize the networkmanagement. This paper has focused on analyzing network data and implement a network traffic classification solution using machine learningand integrate the model in software-defined networking platform.Keywords: Machine Learning · Classification · Network Traffic · Software Defined Networking

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抽象的。最近工业自动化和连接设备的发展对网络资源提出了巨大的需求。传统 网络在处理 这些技术产生的大量流量方面的效率越来越低。同时，软件定义 网络 (SDN) 推出了可编程和可扩展的网络 解决方案，使机器学习 (ML) 应用程序能够实现 网络自动化。 这种SDN解决方案可以解决传统方法对网络流量进行分类和分配资源的问题。 SDN 控制器收集的网络数据将允许数据分析方法 分析和应用机器学习模型来定制网络 管理。本文重点分析网络数据并使用机器学习实现网络流量分类解决方案 ，并将模型集成到软件定义的网络平台中。 关键词：机器学习·分类·网络流量·软件定义网络

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摘要工业自动化和连接设备的最新发展对网络资源提出了巨大的需求。传统的 网络处理如此大量的交通流量的效率越来越低- 由这些技术产生的fic。同时，软件定义了 网络（SDN）引入了可编程和可扩展的网络 使机器学习（ML）应用程序自动化的解决方案 网络。传统网络流量分类方法存在的问题及对策 此SDN解决方案可以解决资源分配问题。网络数据 SDN控制器收集的数据将允许使用数据分析方法 分析并应用机器学习模型定制网络 经营本文着重于分析网络数据，并利用机器学习实现网络流量分类解决方案 并将该模型集成到软件定义的网络平台中。 关键词：机器学习·分类·网络流量·软件定义网络

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摘要。工业自动化和connected设备的最新发展对网络资源提出了巨大的需求。传统的网络越来越不能有效地处理如此大量的流量这些技术产生的fic。同时，软件定义的网络(SDN)引入了可编程和可扩展的网络支持机器学习应用程序自动化的解决方案网络。传统网络流量分类方法存在的问题分配资源可以通过这个SDN解决方案来解决。网络数据由SDN控制器收集的数据将允许数据分析方法分析和应用机器学习模型来定制网络管理。本文重点分析了网络数据，并提出了一种使用机器学习的网络流量分类解决方案并将该模型集成到软件定义的网络平台中。关键词:机器学习分类网络流量Software定义网络

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