استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت و امنیت در شبکه های نرم افزارمحور (SDN)

در سال های اخیر، معماری شبکه های نرم افزارمحور (SDN) به دلیل انعطاف پذیری بالا و قابلیت مدیریت متمرکز، به عنوان یک راهکار نوین در ساختار شبکه های پیچیده مطرح شده است. با وجود مزایای گسترده، این معماری به واسطه تمرکز کنترل، با چالش های متعددی از جمله امنیت، تخصیص منابع و پاسخ گویی به تغییرات پویا مواجه است. هدف این مقاله، بررسی جامع نقش و عملکرد الگوریتم های هوش مصنوعی در بهبود امنیت، مدیریت ترافیک، تخصیص منابع و تصمیم گیری هوشمند در محیط های SDN است. در این راستا، با استفاده از روش مرور سیستماتیک، انواع الگوریتم های هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، سیستم های فازی و الگوریتم های فراابتکاری مورد مطالعه قرار گرفته و عملکرد آن ها در حوزه های مختلف با یکدیگر مقایسه شده است. برای تحلیل اثربخشی این الگوریتم ها، مطالعات موردی مرتبط با پیش بینی ترافیک، تشخیص حملات، بهینه سازی مسیر و مدیریت جریان ها در محیط های عملیاتی بررسی و مقایسه شده اند. نتایج پژوهش نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری نظارت شده مانند SVM و Random Forest در زمینه تشخیص نفوذ و دسته بندی جریان ها عملکرد بالایی داشته اند. در مقابل، مدل های یادگیری عمیق نظیر LSTM و GRU برای تحلیل داده های زمانی و پیش بینی دقیق تر ترافیک شبکه مناسب تر ارزیابی شده اند. همچنین الگوریتم های فراابتکاری مانند ACO و WOA در حل مسائل بهینه سازی چندهدفه در حوزه مسیریابی و تخصیص منابع کارآمد بوده اند. در نهایت، مقاله حاضر ضمن شناسایی چالش های کلیدی مانند کمبود داده های آموزشی، سربار محاسباتی و آسیب پذیری مدل های یادگیری، مسیرهای پژوهشی آینده شامل توسعه مدل های سبک، توضیح پذیر و سازگار با شرایط بلادرنگ را نیز پیشنهاد می دهد. یافته های این مطالعه نشان می دهد که ادغام صحیح و هدفمند هوش مصنوعی در بستر SDN می تواند به شکل گیری نسل جدیدی از شبکه های هوشمند، خودپیکربند و مقاوم در برابر تهدیدات منجر شود.

کلیدواژه ها:

شبکه های نرم افزارمحور ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، امنیت شبکه ، تخصیص منابع.