SDN环境下基于机器学习算法的DDoS攻击检测模型

马乐乐; 束永安

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软件定义网络(SDN)是一种新兴的网络架构,将控制逻辑和转发逻辑分离.SDN网络中,控制器拥有对网络的全局控制能力.正是由于控制器的这一特性,使得它成为分布式拒绝服务(DDoS)攻击的主要目标.针对这个问题,提出了一种基于机器学习的方法来检测DDoS攻击的模型,首先使用熵值检测流是否异常,发出异常警告后提取网络流特征,依次调用SVM与K-means两种机器学习算法来检测DDoS攻击.实验结果表明,所提出的算法能够降低误报率,并且对DDoS攻击的检测率和准确率高于原始的SVM和K-means算法.此外,还通过实验验证了所提出的模型的CPU平均利用率低于无熵值检测的SVM+K-means算法.

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来源
《微电子学与计算机》 |2018年第5期|15-20|共6页
作者
马乐乐; 束永安;
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作者单位

安徽大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
软件定义网络; 分布式拒绝服务; 熵; 支持向量机; K均值;

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