一种SDN网络中面向业务流的威胁等级划分方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种SDN网络中面向业务流的威胁等级划分方法和系统，属于SDN网络控制领域。本发明专利技术按照业务的特征将业务流进行分类，以部署该类型业务流的网络设备占总设备比重加权计算该类型业务流遭受不同攻击强度方式，分别计算每种类型业务流的威胁指数后，再以每种类型业务流在SDN网络服务中的重要性加权计算得到整个SDN网络的威胁指数，可以观察到SDN网络中不同业务流的安全态势，为发生网络攻击后的故障排除、攻击抵御和策略制定等提供指导，为SDN网络的威胁预警与精准防御奠定基础。本发明专利技术通过模糊综合评价法，根据模糊数学的隶属度理论把难以量化的SDN网络威胁等级转化为定量评价，实现SDN网络的威胁等级划分，使得最终划分结果更具有可信性。终划分结果更具有可信性。终划分结果更具有可信性。

【技术实现步骤摘要】
一种SDN网络中面向业务流的威胁等级划分方法和系统


[0001]本专利技术属于SDN网络控制领域，更具体地，涉及一种SDN网络中面向业务流的威胁等级划分方法和系统。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的飞速发展，网络规模不断扩大，网络承载的服务类型也越来越多样化。由于其自身架构的局限性，传统网络使其难以实施一些良好的路由策略，从而难以提高网络性能。软件定义网络(SDN，Software Defined Network)是一种新的网络体系结构。其主要思想是将网络中的控制级别和转发级别分开，以便可以更有效，更灵活地控制和管理网络资源。虽然SDN网络分离了控制层面和数据层面、简化了底层硬件的实现、简化了网络配置过程、向上层应用提供了网络的全局视图等。但是SDN是一把双刃剑，在简化网络管理、缩短创新周期的同时，也引入了不可低估的安全威胁问题。例如，SDN依然面临着很多传统网络所面临的安全问题，如DDoS攻击、TCP洪泛攻击、端口扫描攻击等。同时，由于SDN本身的特性，还面临着南北向的协议攻击。
[0003]针对SDN网络面临的安全问题，有效地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SDN网络中面向业务流的威胁等级划分方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.获取当前SDN网络中的所有攻击事件，以及攻击的网络设备和端口号，获取当前SDN网络中每个业务流流经的网络设备和端口号；S2.根据网络设备和端口号的比对，将攻击事件和业务流关联起来，获得不同业务流所遭受的攻击事件；S3.对于SDN网络中每种类型业务流，以部署了该类型业务流的网络设备占SDN网络总设备比重为权重，加权计算该类型业务流遭受不同攻击强度，得到该类型业务流的威胁指数；S4.以每种类型业务流在SDN网络服务中的重要性为权重，加权计算SDN网络中不同类型业务流的威胁指数，得到SDN网络威胁指数；S5.采用模糊综合评价法对SDN网络威胁指数等级进行划分。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，业务流的类型通过BP神经网络识别，具体如下：(A1)对SDN网络业务流进行数据清洗以及特征选择，将SDN网络业务流划分到不同业务流类型中，其中，视频通话、非P2P多媒体播放、P2P多媒体播放划分到流氏流，HTTP文件下载、P2P文件下载划分到弹性流，微信/QQ即时消息、客户端网络游戏、网页浏览、短语音划分到UDP业务流，将剩余的划分到其它业务流；(A2)对BP神经网络进行训练，学习业务流特征和类型之间的关系，得到预训练好的BP神经网络；(A3)将从SDN网络中采集到的实时网络元数据进行同样的数据清洗以及特征选择，用预训练好的BP神经网络对该业务流进行识别。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，特征选择处理之后，输入到BP神经网络之前，采用张量自编码器进行去噪，具体如下：(B1)对张量自编码器进行训练，学习业务流特征之间的潜在空间表征，得到预训练好的张量自编码器；(B2)对采集到的业务流数据，利用张量自编码器进行去噪处理。4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，步骤S3中，第i种类型业务流S
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨天若，任志安，王蔚，刘东立，徐鹏，袁斌，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：