基于SDN构架的DoS/DDoS攻击检测与防御体系

针对Do S/DDo S的攻击检测算法大多应用于攻击的目的端,只能实现检测效果、并不能缓解攻击的问题,提出利用SDN架构的集中控制等特点,在攻击的源头实现流量实时监控,使用源IP防伪、接入层异常检测、链路流量异常检测形成多重防御体系,尽可能早地发现攻击,逐渐过滤异常流量,实现网络层DDo S攻击在源端的检测和防御。提出防御体系概念,便于应用更先进的检测算法完善防御体系。     

SDN环境下基于DBN的DDoS攻击检测

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.     

基于Sibson距离的OpenFlow网络DDoS攻击检测方法研究*

为解决软件定义网络(Software Defined Network, SDN)控制器易受分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service, DDoS)攻击的问题,本文提出了一种基于Sibson距离的DDoS攻击检测方法。首先,针对现有SDN网络控制器负载过重问题,设计了一种分层式DDoS攻击检测架构,通过采用多个代理控制器来减轻主控制器负荷;其次,针对现有DDoS攻击检测误报率高的问题,提出了一种基于Sibson距离DDoS攻击检测算法,在提高检测时效性和保证检测精度的同时,加强对正常突发流的识别能力。仿真实验表明,该方法能有效区分攻击流和正常突发流,提高了网络的稳健性。     

面向软件定义网络的两级DDoS攻击检测与防御

分布式拒绝服务(DDoS)攻击一直是互联网的主要威胁之一,在软件定义网络(SDN)中会导致控制器资源耗尽,影响整个网络正常运行。针对SDN网络中的DDoS攻击问题,文章设计并实现了一种两级攻击检测与防御方法。基于控制器北向接口采集交换机流表数据并提取直接特征和派生特征,采用序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)和轻量级梯度提升机(LightGBM)设计两级攻击检测算法,快速定位攻击端口和对攻击类型进行精准划分,通过下发流表规则对攻击流量进行实时过滤。实验结果表明,攻击检测模块能够快速定位攻击端口并对攻击类型进行精准划分,分类准确率达到98%,攻击防御模块能够在攻击发生后2 s内迅速下发防御规则,对攻击流量进行过滤,有效保护SDN网络的安全。     

基于SDN的DDoS攻击防御系统

软件定义网络（SDN）是一种新兴网络架构,通过将转发层和控制层分离,实现网络的集中管控。控制器作为SDN网络的核心,容易成为被攻击的目标,分布式拒绝服务（DDoS）攻击是SDN网络面临的最具威胁的攻击之一。针对这一问题,本文提出一种基于机器学习的DDoS攻击检测模型。首先基于信息熵监控交换机端口流量来判断是否存在异常流量,检测到异常后提取流量特征,使用SVM+K-Means的复合算法检测DDoS攻击,最后控制器下发丢弃流表处理攻击流量。实验结果表明,本文算法在误报率、检测率和准确率指标上均优于SVM算法和K-Means算法。     

SDN环境下基于BP神经网络的DDoS攻击检测方法*

软件定义网络是一种全新的网络架构,集中控制是其主要优势,但若受到DDoS 攻击则会造成信息不可达,也容易造成单点失效。为了有效的识别DDoS攻击,提出了一种SDN环境下基于BP神经网络的DDoS攻击检测方法：该方法获取OpenFlow交换机的流表项,分析SDN环境下DDoS攻击特性,提取出与攻击相关的流表匹配成功率、流表项速率等六个重要特征;通过分析六个相关特征值的变化,采用BP神经网络算法对训练样本进行分类,实现对DDoS攻击的检测。实验结果表明,该方法在有效提高识别率的同时,降低了检测时间。通过在软件定义网络环境中的部署,验证了该方法的有效性。     

SDN环境下DDoS攻击检测和缓解系统

分布式拒绝服务攻击(distributed denial of service, DDoS)是网络安全领域的一大威胁. 作为新型网络架构, 软件定义网络(software defined networking, SDN)的逻辑集中和可编程性为抵御DDoS攻击提供了新的思路. 本文设计并实现了一个轻量级的SDN环境下的DDoS攻击检测和缓解系统. 该系统使用熵值检测方法, 并通过动态阈值进行异常判断. 若异常, 系统将使用更精确的决策树模型进行检测. 最后, 控制器通过计算流的包对称率确定攻击源, 并下发阻塞流表项. 实验结果表明, 该系统能够及时响应DDoS攻击, 具有较高的检测成功率, 并能够有效遏制攻击.     

基于随机森林算法的无线传感网络攻击流量阻断模型构建

针对无线传感网络攻击流量阻断存在攻击流量检测准确率较低、阻断效果较差的问题,构建了一种基于随机森林算法的无线传感网络攻击流量阻断模型。基于字符（单词）的词频矩阵,利用TF-IDF算法将有效载荷的特征自动提取出来;根据特征结果使用随机森林算法通过词频矩阵对网络流量实行分类,基于分类结果对网络中的流量攻击实现溯源,完成异常无线传感网络检测;利用流表的报文过滤实现无线传感攻击流量的阻断。实验结果表明,该模型在检测攻击流量时,准确率最高可达100%,调和平均数最高为99.18%,错误率最高仅为7.3%,假阳性率最高仅为5.5%,同时能够有效阻断网络攻击流量,在较短时间内将网络恢复至正常,具有良好的攻击流量检测效果和攻击流量阻断效果。     

面向软件定义网络架构的入侵检测模型设计与实现

针对传统入侵检测方法无法检测软件定义网络（SDN）架构的特有攻击行为的问题,设计一种基于卷积神经网络（CNN）的入侵检测模型。首先,基于SDN流表项设计了特征提取方法,通过采集SDN特有攻击样本形成攻击流表数据集;然后,采用CNN进行训练和检测,并针对SDN攻击样本量较小而导致的识别率低的问题,设计了一种基于概率的加强训练方法。实验结果表明,所提的入侵检测模型可以有效检测面向SDN架构的特有攻击,具有较高的准确率,所提的基于概率的加强学习方法能有效提升小概率攻击的识别率。     

SDN中基于C4.5决策树的DDoS攻击检测

SDN（Software Defined Network,软件定义网络）是一种新兴的网络架构,它的控制与转发分离架构为网络管理带来了极大的便利性和灵活性,但同时也带来新的安全威胁和挑战。攻击者通过对SDN的集中式控制器进行DDoS（Distributed Denial of Service,分布式拒绝服务）攻击,会使信息不可达,造成网络瘫痪。为了检测DDoS攻击,提出了一种基于C4.5决策树的检测方法：通过提取交换机流表项信息,使用C4.5决策树算法训练数据集生成决策树对流量进行分类,实现DDoS攻击的检测,最后通过实验证明了该方法有更高的检测成功率,更低的误警率与较少的检测时间。     

软件定义网络环境下的低速率拒绝服务攻击检测方法

低速率拒绝服务（LDoS）攻击是一种拒绝服务（DoS）攻击改进形式,因其攻击平均速率低、隐蔽性强,使得检测LDoS攻击成为难点。针对上述难点,提出了一种在软件定义网络（SDN）的架构下,基于加权均值漂移-K均值算法（WMS-Kmeans）的LDoS攻击检测方法。首先,通过获取OpenFlow交换机的流表信息,分析并提取出SDN环境下LDoS攻击流量的六元组特征;然后,利用平均绝对值百分比误差作为均值漂移聚类中欧氏距离的权值,以此产生的簇心作为K-Means的初始中心对流表进行聚类,从而实现LDoS攻击的检测。实验结果表明：在SDN环境下,所提方法对LDoS攻击具有较好的检测性能,平均检测率达到99.29%,平均误警率和平均漏警率分别为1.97%和0.69%。     

基于特征参数相关性的DDoS攻击检测算法

针对传统方法难以实时有效地检测分布式拒绝服务攻击(DDoS)的问题,通过DDoS攻击的基本特征分析,从理论上严格区分了DDoS攻击流和正常突发流,并且在此基础上提出了一种基于特征参数相关性的DDoS攻击检测算法.该算法能在早期检测出DDoS攻击流,而这时的DDoS攻击包特征并不明显,并且该算法能有效地区分DDoS攻击流和正常的突发流.实验结果表明了该算法的有效性和精确性.     

SDN环境下的LDoS攻击检测与防御技术

低速率拒绝服务(LDoS)攻击是一种新型的网络攻击方式,其特点是攻击成本低,隐蔽性强。作为一种新型的网络架构,软件定义网络(SDN)同样面临着LDoS攻击的威胁。但SDN网络的控制与转发分离、网络行为可编程等特点又为LDoS攻击的检测和防御提供了新的思路。提出了一种基于OpenFlow协议的LDoS攻击检测和防御方法。通过对每条OpenFlow数据流的速率单独进行统计,并利用信号检测中的双滑动窗口法实现对攻击流量的检测,一旦检测到攻击流量,控制器便可以通过下发流表的方式实现对攻击行为的实时防御。实验表明,该方法能够有效检测出LDoS攻击,并能够在较短时间内实现对攻击行为的防御。     

SDN中交换机控制代理拒绝服务攻击研究

针对软件定义网络(SDN)交换机控制代理吞吐量有限的不足,提出一种交换机控制代理拒绝服务攻击方法。为保护SDN交换机控制代理资源,设计层次化多阈值的攻击检测方案,通过计算SDN交换机及交换机各端口所关联的Packet-In消息的速率,并将其与给定的阈值进行比较来检测攻击。实验结果表明,该方法可实时检测交换机控制代理拒绝服务攻击,与同类攻击检测方法相比,不仅能够识别攻击流量,定位攻击发生的位置,而且不需要改变网络架构。     

软件定义网络:安全模型、机制及研究进展

软件定义网络(software defined networking,简称SDN)初步实现了网络控制面与数据面分离的思想,然而在提供高度开放性和可编程性的同时,网络自身也面临着诸多安全问题,从而限制了SDN在很多场景下的大规模部署和应用.首先对SDN的架构和安全模型进行分析;其次,从"SDN特有/非特有的典型安全问题"和"SDN各层/接口面临的安全威胁"两方面,对SDN中存在的典型安全威胁和安全问题进行分析和归纳;随后从6个方面对现有SDN安全问题的主要解决思路及其最新研究进展分别进行探讨,包括SDN安全控制器的开发、控制器可组合安全模块库的开发和部署、控制器Do S/DDo S攻击防御方法、流规则的合法性和一致性检测、北向接口的安全性和应用程序安全性;最后对SDN安全方面的标准化工作进行了简要分析,并对SDN安全方面未来的研究趋势进行了展望.     

基于多重分形预测的DDoS攻击检测

利用多重分形的特性,根据原始序列与尺度系数和乘子的关系,提出了基于多重分形的流量多步预测方法。对预测序列应用非参数CUSUM算法进行DDo S攻击检测,取得了较好的效果。     

基于机器学习的SDN异常流量检测架构

针对SDN网络中控制器容易受到DDoS攻击导致CPU资源耗尽的问题，提出一种基于机器学习的SDN异常流量检测架构。根据DDoS攻击在通信、频率等方面的特性从流表中提取相关联的七维特征，使用互信息法筛选出四维最优特征子集，结合集成投票算法检测异常流量，利用SDN转控分离的独特性质提出多目标流路由方案，为正常流量分配高带宽、低延迟的优化路径。实验结果表明，提出架构能及时准确检测到DDoS攻击，集成投票算法在时间开销和CPU平均利用率方面有较好改善。     

基于深度学习和三支决策的DDoS攻击检测算法

针对软件定义网络(Software Defined Ntwork,SDN)中的分布式拒绝服务(Distribute Denial of Service,DDoS)攻击检测的方法少、现存方法入侵检测率低的问题,提出了一种基于深度学习和三支决策的入侵检测算法.首先使用深度信念网络对SDN的流表项进行特征提取,然后利用基于三支决策理论的入侵检测模型进行DDoS攻击的入侵检测,对于正域和负域的数据直接进行分类,对于边界域中的数据使用K近邻算法重新进行分类.仿真实验结果表明,与其他入侵检测模型相比,所提算法的入侵检测效率更高.     

SDN网络中基于联合熵与多重聚类的DDoS攻击检测北大核心CSCD

软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)作为一种新兴的网络范式,在带来便利性的同时也引入了更为严峻的分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service Attacks,DDoS)风险。现有的模型通常是使用机器学习模型来检测DDoS攻击,忽略了模型给SDN控制器带来的额外开销。为了更加高效且精确地检测DDoS攻击,文章采取了多级检测模块的方式,即一级模块通过计算当前流量窗口的联合熵快速检测异常,二级模块采用半监督模型,并使用特征选择、multi-training算法、多重聚类等技术,通过训练多个局部模型提高检测性能。与现有的其他模型相比,该模型在多个数据集上均表现更好,拥有更好的检测精度和泛化能力。     

结合概率图模型与DNN的DDoS攻击检测方法

从传统网络到物联网,分布式拒绝服务攻击一直是网络安全的隐患。为提高分布式拒绝服务攻击的检测率,提出基于概率图模型与深度神经网络的DDoS攻击检测方案。该检测方案由数据预处理阶段和攻击检测阶段组成,在数据预处理阶段,研究了正常数据包与攻击包的区别,分别从TCP、UDP以及IP数据包包头信息提取出较高维的统计特征,根据随机森林计算的特征重要性因子,保留了前22个特征用于流量检测。22个统计特征通过概率图模型的隐马尔科夫算法进行聚类,然后将聚类结果通过检测阶段的深度神经网络对网络数据进行进一步的检测。在CICDoS数据集上进行验证性实验,结果表明,该检测方法的准确率最高可达99.35%,最低检测误报率和漏警率分别可达0.51%和0.12%。