SDN环境下基于DBN的DDoS攻击检测

发布时间：2022-06-03 22:59

　　软件定义网络（SDN）作为新型网络架构模式,其安全威胁主要来自DDoS攻击,建立高效的DDoS攻击检测系统是网络安全管理的重要内容。在SDN环境下,针对DDoS的入侵检测算法具有支持协议少、实用性差等缺陷,为此,提出一种基于深度信念网络（DBN）的DDoS攻击检测算法。分析SDN环境下DDoS攻击的机制,通过Mininet模拟SDN的网络拓扑结构,并使用Wireshark完成DDoS流量数据包的收集和检测。实验结果表明,与XGBoost、随机森林、支持向量机算法相比,该算法具有攻击检测准确性高、误报率低、检测速率快和易于扩展等优势,综合性能较好。 

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【文章目录】：
0 概述
1 DDoS攻击简介
2 SDN环境下基于DBN的DDoS检测
    2.1 异常检测模块
    2.2 特征提取模块
    2.3 攻击检测模块
3 实验结果与分析
    3.1 实验环境
    3.2 结果分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]面向SDN的安全威胁及其对抗技术研究[J]. 王丽娜,王斐,刘维杰.  武汉大学学报(理学版). 2019(02)
[2]SDN环境下DDoS攻击检测研究进展[J]. 陈豪杰,贾创辉,邵维专.  现代计算机(专业版). 2019(05)
[3]软件定义网络DDoS联合检测系统[J]. 宋宇波,杨慧文,武威,胡爱群,高尚.  清华大学学报(自然科学版). 2019(01)
[4]基于SDN多播的分布式共享内存研究[J]. 张雷,支小莉.  计算机工程. 2018(08)
[5]基于DBN-ELM的入侵检测研究[J]. 魏思政,刘厚泉,赵志凯.  计算机工程. 2018(09)
[6]SDN环境下基于BP神经网络的DDoS攻击检测方法[J]. 王晓瑞,庄雷,胡颖,王国卿,马丁,景晨凯.  计算机应用研究. 2018(03)
[7]SDN安全技术研究[J]. 孙鹏,刘秋研.  中国电子科学研究院学报. 2015(04)
[8]基于软件定义网络的DDoS攻击检测方法及其应用[J]. 李鹤飞,黄新力,郑正奇.  计算机工程. 2016(02)
[9]一种基于SDN的在线流量异常检测方法[J]. 左青云,陈鸣,王秀磊,刘波.  西安电子科技大学学报. 2015(01)
[10]软件定义网络（SDN）研究进展[J]. 张朝昆,崔勇,唐翯翯,吴建平.  软件学报. 2015(01)



本文编号：3653633