文献类型：期刊文章

作　　者：田俊峰[1,2] 齐鎏岭[1,2]

TIAN Junfeng;QI Liuling(School of Cyber Security and Computer,Hebei University,Baoding 071002,China;Key Lab on High Trusted Information System in Hebei Province,Baoding 071002,China)

机构地区：[1]河北大学网络空间安全与计算机学院,河北保定071002 [2]河北省高可信信息系统重点实验室,河北保定071002

出　　处：《通信学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.61170254);河北省自然科学基金资助项目(No.F2016201244)~~

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：8

起止页码：140-149

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：软件定义网络(SDN,software defined networking)简化了网络结构,但同时控制器也面临着"单点失效"的安全威胁。攻击者可以发送大量交换机流表中并不存在的伪造数据流,影响网络正常性能。为了准确检测这种攻击的存在,提出了基于条件熵和GHSOM(growing hierarchical SOM)神经网络的DDoS攻击检测方法MBCE&G。首先,依据此DDoS的阶段性特征,定位了网络中的受损交换机以发现可疑攻击流;然后,依据可疑攻击流种类的多样性特征,以条件熵的形式提取了四元组特征向量,将其作为神经网络的输入特征进行更加精确的分析;最后,搭建了实验环境完成验证。实验结果显示,MBCE&G检测方法可以有效检测SDN中的DDoS攻击。

关 键 词：软件定义网络  条件熵 神经网络 DDOS攻击

分 类 号：TP309]