[发明专利]一种基于网络层流量异常的SDN网络DDoS攻击检测方法在审
| 申请号： | 201510419777.6 | 申请日： | 2015-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN105162759A | 公开（公告）日： | 2015-12-16 |
| 发明（设计）人： | 张国印;高伟;李土深;宇凡强;付小晶 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 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。本发明包括：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；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。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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 流量 异常 sdn ddos 攻击 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于网络层流量异常的SDN网络DDoS攻击检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(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。
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