【技术实现步骤摘要】
一种SDN环境下基于LDMDBF的DDoS攻击检测方法
本专利技术涉及数据安全
，具体涉及一种面向SDN环境下基于LDMDBF的DDoS攻击检测方法。
技术介绍
近年来，云计算、大数据、移动互联网、电子商务等业务的兴起，为用户带来了极大的便利，也对传统网络体系架构提出了更高的要求。光传输网、IP承载网等的网络架构、系统配置、路由策略和安全管理等变得日趋复杂，给网络运维和工程建设带来了策略协议冲突、资源调度能力弱和网络升级调整难等问题。在传统网络中，控制功能和数据转发是紧耦合的，网络管理缺少弹性，难以适应动态计算和存储的要求，网络资源通常是通过网络路由器或交换机进行独立的配置。SDN(softwaredefinednetworking，软件定义网络)的提出，为目前网络问题的解决提供了新的方向。SDN与传统网络的最大区别就是实现了控制层和数据层的分离，决策和转发功能是分开的，决策过程由控制器提供，数据转发交由交换机处理。在控制层，具有逻辑中心化和开放可编程的控制器拥有全局网络信息，方便运营商和科研人员管理配置网络和部署新协议等。SDN在很多方面都有优势，但仍有许...
【技术保护点】
1.一种SDN环境下基于LDMDBF的DDoS攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过流量统计模块收集捕获到的流量。流量统计模块主要通过OpenFlow协议实现流表收集，向OpenFlow交换机定期地发送流表请求来获得流表信息，进而经加密信道传送流表信息。步骤2：通过特征提取模块解析流，并且提取描述网络流的基本特征。选取以下五个特征作为DDoS攻击检测算法的输入：选取流包数均值、流包数中位值、端口增速、源IP增速、对流百分比。步骤3：通过分类检测模块接收从特征提取模块传递过来的五元组，进而识别流量是攻击流量还是正常流量。分类检测模块使用基于LDMDBF的kNN算...
【技术特征摘要】
1.一种SDN环境下基于LDMDBF的DDoS攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过流量统计模块收集捕获到的流量。流量统计模块主要通过OpenFlow协议实现流表收集，向OpenFlow交换机定期地发送流表请求来获得流表信息，进而经加密信道传送流表信息。步骤2：通过特征提取模块解析流，并且提取描述网络流的基本特征。选取以下五个特征作为DDoS攻击检测算法的输入：选取流包数均值、流包数中位值、端口增速、源IP增速、对流百分比。步骤3：通过分类检测模块接收从特征提取模块传递过来的五元组，进而识别流量是攻击流量还是正常流量。分类检测模块使用基于LDMDBF的kNN算法对特征提取模块中的五元组进行流量分类，对正常流量与异常流量采用1：1的数量比例在分类模块中进行训练。2.如权利要求1所述的一种SDN环境下基于LDMDBF的DDoS攻击检测方法，其特征在于步骤2中，为了避免收集流表时间间隔过大导致网络发现DDoS攻击前瘫痪以及时间间隔过小引起控制器的过载，在SDN控制器中设定适中的流表时间间隔，将其时间设置为5秒。3.如权利要求1所述的一种SDN环境下基于LDMDBF的DDoS攻击检测方法，其特征在于：所述步骤3的具体过程为：步骤3.1：使用DDoS工具TFN在SDN网络中模拟发包发起DDoS攻击，TFN通过连续随机的生成一系列虚假数据包对目标主机进行攻击，导致流包数目增多，在一定时间间隔内，我们收集流包数均值(ANPPF)来衡量是否存在DDoS攻击，用如下公式表示：其中PacketsNumj是一定时间间隔内第j条流中数据包的数目，FlowNum是这个时间间隔内流的总数。步骤3.2：收集流包数中位值(MPF)作为特征向量第二维参数，对应为:其中xi表示由每道流数据包组成的样本集X中的第i项，n为样本数。步骤3.3：使用DDoS工具TFN在SDN网络中来模拟发包发起DDoS攻击，随机生成大量不同的伪造端口号，在一定时间间隔内导致端口号生成速度增加，我们收集端口增速来衡量是否存在DDoS攻击。其中PortsNum是一定时间间隔内不同端口的数量，interval为时间间隔。步骤3.4：使用DDoS工具TFN在SDN网络中来模拟发包发起DDoS攻击，TFN通过生成大量虚假IP地址来对目标主机发起攻击，在攻击期间，源IP地址的增速有明显的提升，我们收集源IP增速来衡量是否存在DDoS攻击，用如下公式表示：其中sIPNum指源IP地址的数目。步骤3.5：使用DDoS工具TFN在SDN网络中来模拟发包发起DDoS攻击，...
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