SDN与机器学习联合防御DDOS攻击方案研究

作     者：冯玮 吴玉芹 孙浩航 Feng Wei;Wu Yuqin;Sun Haohang

作者机构：宁德师范学院 

基　　金：福建省科技厅自然基金项目(2020J01431 2020J01430 2019J01843) 

出 版 物：《哈尔滨师范大学自然科学学报》 (Natural Science Journal of Harbin Normal University)

年 卷 期：2022年第38卷第6期

页      码：54-61页

摘      要：网络技术的飞跃式发展不断推陈出新,软件定义网络成为当下热门技术为信息时代注入了新鲜动力,而DDOS攻击的危害对于传统网络和SDN都是不容忽视的.基于SDN架构联合机器学习算法共同设计了一种防御DDOS攻击的方案,方案通过提取网络流量特征使用机器学习算法对DDOS异常流进行识别与分类,进而在SDN控制器层面实施拦截与防御动作.实验证明相对于传统的网络部署方式,该方案在攻击过程中更具备防御性,能在相对短的时间内自动执行防御动作,对抑制DDOS攻击具有一定的效果.

主 题 词：SDN 机器学习 防御 DDOS 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0839[0839] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-5617.2022.06.009

馆 藏 号：203118544...