文献类型：期刊文章

作　　者：刘振鹏[1,2] 王仕磊[1] 郭超[1] 陈杰[1] 李小菲[2]

LIU Zhen-peng;WANG Shi-lei;GUO Chao;CHEN Jie;LI Xiao-fei(College of Electronic and Information Engineering,Hebei University,Baoding 071002,Hebei,China;Information Technology Center,Hebei University,Baoding 071002,Hebei,China)

机构地区：[1]河北大学电子信息工程学院,河北保定071002 [2]河北大学信息技术中心,河北保定071002

出　　处：《云南大学学报（自然科学版）》

基　　金：河北省自然科学基金(F2019201427);教育部“云数融合科教创新”基金(2017A20004)。

年　　份：2022

卷　　号：44

期　　号：4

起止页码：729-735

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击在软件定义网络(Software-Define Networking,SDN)环境中对其控制器的危害问题,提出一种SDN环境下基于广义熵检测和Adam-DNN相结合的DDoS攻击检测方案.首先,把来自交换机的大量数据包进行熵值检测,根据阈值将数据流量划分为正常、异常和攻击;然后,控制器定位到发出异常警报的交换机收集流表信息,并提取它们的8元流量特征,通过Adam-DNN进行检测是否发生攻击.实验结果表明,与传统的机器学习、香农熵检测方案相比,本方案检测成功率提高了0.91%~3.66%,CPU利用率降低了5%.

关 键 词：软件定义网络  广义信息熵  深度神经网络  分布式拒绝服务

分 类 号：TP393]