[发明专利]一种基于网络层流量异常的SDN网络DDoS攻击检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种SDN网络下根据网络层流量异常进行DDoS攻击检测及处理的基于网络层流量异常的SDN网络DDoS攻击检测方法。

技术背景

SDN以开放软件模式的控制层取代传统换联网中的封闭式的网络配置及管理层面，将控制功能从网络通信设备中分离，实现网络架构中的控制与转发功能分割的目的，OpenFlow是当前SDN通用的实现方式。SDN简化了网络管理，也引入了与自身特性相关的安全风险，如DDoS攻击。DDoS攻击可使SDN网络中被攻击主机的关键资源(如带宽、缓冲区、处理器资源等)迅速耗尽，使其崩溃或因需要花费大量时处理攻击包，导致网络服务不能正常提供，形成拒绝式服务攻击，给SDN网络中的网络设备和网络服务带来不容忽视的威胁，对SDN网络的安全造成较大的影响。

国内针对SDN网络DDoS攻击开展的研究工作较少，研究基于网络层流量异常的DDoS攻击检测及处理方法，对检测SDN网络中存在的DDoS攻击，对提高SDN网络的安全性，维护SDN网络中服务的稳定性具有十分重要的意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种利用SDN网络特性，对通信流进行特征提取及分析，形成训练和检测所用特征元组；对基于自组织映射算法的检测算法进行优化，引入核函数机制，提高检测精确度；对基于控制层的SDN网络分布式架构Onix进行改进，以较好的应对饱和流形式的DDoS攻击；对检测到的DDoS攻击流进行处理的基于网络层流量异常的SDN网络DDoS攻击检测方法。

本发明的目的是这样实现的：

(1)通过SDN网络控制器访问OpenFlow交换机流表信息项，获取到达交换机的通信流特征；

(2)利用引入的信息熵和单边连接密度，对获取的检测特征进行分析和处理，得到训练和检测用特征元组；

(3)利用检测用特征元组对引入核函数的自组织神经网络聚类算法模块进行训练，以得到具有检测效果的分类器；

(4)将分类器置于基于控制层的SDN网络分布式架构Onix改进的架构中的局部控制器，利用局部控制器对未知通信流进行检测和处理。

所述步骤(2)中利用引入的信息熵和单边连接密度，对获取的检测特征进行分析和处理是指利用SDN网络控制器定期请求所有管控的OpenFlow交换机流表项，流表项中包括检测所需的流量特征；OpenFlow交换机与SDN网络控制器通过OpenFlow协议中的安全通道进行通信。

所述SDN网络中，控制器向交换机下发对该通信流的处理策略；当检测到攻击流时，控制器通知所辖交换机对该通信流做丢弃处理；若为正常通信流，则正常下发转发规则，交换机按照该规则进行正常转发。

发明的有益效果：

在实施过程中发现，采用本发明所提供的基于网络层流量异常的SDN网络DDoS攻击检测及处理方法可以有效提高对SDN网络中发生的DDoS攻击的检测准确度，同时可根据检测结果对通信流做相应处理，并可较好的应对网络中可能遭受的饱和流攻击形式的DDoS攻击，发明有益效果十分之明显。

附图说明

图1为网络实验环境拓扑图；

图2为SDN网络DDoS攻击检测及处理方法过程图；

图3为攻击特征提过程图；

图4为K-SOM算法流程图；

图5为基于Onix改进的SDN网络分布式架构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述：

SDN作为一种全新的网络架构模型，通过开放化的软件可编程接口实现网络管理控制功能的开发与扩展，实现对整个网络的集中管理，提高了网络的灵活性和扩展性，但SDN网络的开放性与管控集中性使其易遭受DDoS攻击，为SDN网络研究一种分布式的DDoS攻击检测方法，对维护SDN网络安全意义重大。本发明正是针对这一问题，公开了一种基于网络层流量异常的SDN网络DDoS攻击检测技术方案。该技术方案在对基于网络层数据流量异常检测和SDN网络分布式架构研究的基础上，设计并实现了一种SDN网络分布式DDoS攻击检测方法。该技术解决方案的工作可以划分为以下六个步骤：

步骤1：利用SDN网络控制器与OpenFlow交换机通信，获取经过OpenFlow交换机的通信流特征信息，完成特征提取过程；

步骤2：在提取的特征基础上，引入信息熵和单边连接密度方法对提取的特征进行分析，完成DDoS攻击检测所需特征值元组；