文献类型：期刊文章

作　　者：刘振鹏[1,2] 贺玉鹏[1] 王文胜[3] 张彬[2]

LIU Zhenpeng;HE Yupeng;WANG Wensheng;ZHANG Bin(School of Cyberspace Security and Computer,Hebei University,Baoding 071002,Hebei,China;Information Technology Center,Hebei University,Baoding 071002,Hebei,China;School of Electronic Information Engineering,Hebei University,Baoding 071002,Hebei,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]河北大学信息技术中心,河北保定071002 [3]河北大学电子信息工程学院,河北保定071002

出　　处：《武汉大学学报（理学版）》

基　　金：河北省创新能力提升计划项目(179676278D,17455309D);教育部"云数融合科教创新"基金资助项目(2017A20004)

年　　份：2019

卷　　号：65

期　　号：2

起止页码：178-184

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘　　要：DDoS攻击(分布式拒绝服务攻击)对于软件定义网络的危害是致命的,如何快速准确地检测出DDoS攻击对于SDN安全至关重要。提出一种SDN(software-define networking)环境下基于广义信息熵和GA-RBFNN(genetic algorithm-radical basis function neural network)的DDoS攻击检测方法。利用熵检测流量,根据划分的阈值把检测结果分为正常,异常和攻击。对于异常的警告,控制器通过提取OpenFlow交换机的8元流量特征,利用GA-RBFNN来检测是否发生DDoS攻击。实验表明,与其他方法相比本方案提高了检测准确率,降低了控制器开销,有较好的综合检测能力。

关 键 词：软件定义网络  分布式拒绝服务攻击 广义信息熵  径向基神经网络 攻击检测

分 类 号：TP393.08]