SDN场景中基于双向流量特征的DDoS攻击检测方法
Distributed denial of service attack detection based on bidirectional traffic feature in software defined network
南京邮电大学 计算机与软件学院, 南京 210000
摘要
传统网络资源的分布式特性使得管理员较难实现网络的集中管控，在分布式拒绝服务攻击发生时难以快速准确地检出攻击并溯源。针对这一问题，结合软件定义网络集中管控、动态管理的优势和分布式拒绝服务攻击特点，引入双向流量概念，提出了攻击检测四元组特征，并利用增长型分层自组织映射算法对网络流中提取的四元组特征向量快速准确地分析并分类，同时提出了一种通过自适应改变监控流表粒度以定位潜在受害者的检测方法。仿真实验结果表明，提出的四元组特征及下发适量监控流表项的检测算法能以近似96%的准确率检出攻击并定位受害者，且对控制器造成的计算开销较小。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61202353)
国家“973”计划资助项目(2011CB302903)
江苏高校优势学科建设工程资助项目(yx002001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0039
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第7期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2148-2153
文章编号: 1001-3695(2019)07-049-2148-06
发布历史
[2019-07-05] 印刷出版
引用本文
陈超, 曹晓梅. SDN场景中基于双向流量特征的DDoS攻击检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (7): 2148-2153. (Chen Chao, Cao Xiaomei. Distributed denial of service attack detection based on bidirectional traffic feature in software defined network [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (7): 2148-2153. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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