基于混沌序列的SDN地址跳变机理研究

发布时间：2021-06-06 03:50

　　当今互联网行业飞速发展,互联网在给人们的生活带来便利的同时,频繁出现的网络安全问题也让人们对于传统网络及其防御技术的信任感越来越低。近几年软件定义网络（Software Defined Network,SDN）发展迅猛,SDN的出现既为网络的发展提供了新的方向,也为网络安全技术提供了新的思路,SDN网络下的安全防御技术成为了研究的热点。地址跳变是SDN网络主动防御的典型技术,由于SDN网络的集中控制和管理的特性,地址跳变在SDN网络下的实现会很容易,针对普通的地址跳变规则存在静态易破解的问题,本文提出了基于混沌序列的SDN地址跳变的方案。混沌序列具有很好的随机性和不可预知性,利用混沌序列的这些特性,将混沌序列应用到SDN地址跳变中,生成基于混沌序列的地址跳变规则,使得跳变规则具有不可破解性,解决了静态跳变规则容易被破解的问题,增强了跳变规则的抗攻击能力。本文主要论述了:（1）研究了混沌的特性和常见的混沌算法,分析了目前混沌算法普遍存在的问题,在此基础上介绍了双Logistic映射耦合算法,指出该算法的优势和特性,并基于该算法生成混沌序列并转化为地址跳变规则。（2）分析了目前SDN网络的... 

【文章来源】：武汉邮电科学研究院湖北省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Logistic映射的分叉图形

（3）Chebyshev 混沌映射[25][26]Chebyshev 映射的方程为： +1= cos( cos 1( )), ∈ [ 1,1] (2-5)式(2-5)中的 k 为 Chebyshev 映射的阶数，在k ≥ 2时，该映射的 Lyapunov 指数存在正的值，映射进入混沌状态，若给定的条件可以满足无限精度时，则该映射可以产生无限长度的混沌序列。给定一个初值，该映射方程在迭代 N 次后，就可以得到长度为 N 的混沌序列。映射产生的序列均值E(x) = 0,概率密度分布函数为ρ(x), ρ(x)关于x = 0点成偶对称：ρ(x) = 1 √1 2 ∈ ( 1,1)0 其他(2-6)下图 2-2 为 Chebyshev 多项式前 5 项的函数图像。

（2）P-value 值法，一样先要得到 2分布的概率密度曲线如图 2-4 所示，先求出测试的统计量X，然后得到从X到无穷大积分的结果即 P-value 值，将 P-value值与给定的显著性水平α进行比较，来决定是接受原假设还是拒绝原假设。本文中所采用的随机性测试方法即是 P-value 值法。对于给定的显著性水平α，当最终测试的结果是 P-value 大于α时，接受原假设，序列是随机的；否则就拒绝原假设，序列是非随机的。一般来说，参数α的取值范围是[0.001,0.01]。2.5 混沌序列的归一化当然，按照上述算法迭代后所产生的混沌序列的值都是大于 0 小于 1 的，要想将这些序列用在地址跳变中，还需要对混沌序列的值进行归一化。归一化就是


本文编号：3213537