在基于OpenFlow的软件定义网络（SDN）中，应用被部署时，相应的流表策略将被下发到OpenFlow交换机中，不同应用的流表项之间如果产生冲突，将会影响交换机的实际转发行为，进而扰乱特定应用的正确部署以及SDN的安全。随着SDN规模的扩大以及需要部署应用的数量的剧增，交换机中的流表数量呈现爆炸式增长。此时若采用传统的流表冲突检测算法，交换机将会耗费大量的系统计算时间。结合深度学习，首次提出了一种适合SDN中超大规模应用部署的智能流表冲突检测方法。实验结果表明，第一级深度学习模型的AUC达到97.04%，第二级模型的AUC达到99.97%，同时冲突检测时间与流表规模呈现线性增长关系。
