本文關(guān)鍵詞：SDN中DDoS攻擊檢測與流表過載防御技術(shù)研究　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： SDN DDoS BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 流表空間過載攻擊 流表空間共享

【摘要】：軟件定義網(wǎng)絡(luò)是一種全新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),集中控制是其主要優(yōu)勢,同時控制器也成為網(wǎng)絡(luò)攻擊者的新目標(biāo)�？刂破鞯陌踩苯佑绊懼麄�SDN的安全。提高檢測DDoS攻擊的精確性和高效性成為了控制器安全性研究的核心問題。同時,軟件定義網(wǎng)絡(luò)中的一個關(guān)鍵缺陷,即流表的大小。在攻擊流進入網(wǎng)絡(luò)后,流表空間的大小則最有可能成為又一新的攻擊目標(biāo)。攻擊者會發(fā)動流表過載攻擊,則攻擊流占據(jù)流表空間,進而對整個SDN網(wǎng)絡(luò)造成威脅。為了有效識別DDoS攻擊流量,提出了一種SDN環(huán)境下基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DDoS攻擊檢測方法。該方法獲取Open Flow交換機的流表項,分析SDN環(huán)境下DDoS攻擊特性,提取出與攻擊相關(guān)的流表匹配成功率、流表項速率等六個重要特征;對提取出來的六個相關(guān)特征值的變化進行分析,并采用BPNN算法對訓(xùn)練樣本進行分類,實現(xiàn)對DDoS攻擊的檢測。實驗結(jié)果表明,該方法不僅能有效地使識別率得到提高,同時也降低了檢測時間。通過在軟件定義網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的部署,驗證了該方法的可行性及高效性。針對流表過載攻擊,提出了一種流表空間共享策略,來解決由于Ternary內(nèi)容可尋址存儲器(TCAM)的昂貴和功耗匱乏所造成的有限的流表空間大小,容易被流表過載攻擊(轉(zhuǎn)換的DDoS攻擊)所禁用的問題。其整合了整個SDN網(wǎng)絡(luò)中可用的空閑的流表資源,以減輕系統(tǒng)對單個交換機攻擊所造成的威脅。通過在部署的SDN網(wǎng)絡(luò)上進行實驗,來驗證其可行性。實驗結(jié)果也表明,該策略可以有效防御流表過載攻擊。
[Abstract]:The software definition network is a new network architecture, and centralized control is its main advantage, and the controller is also the new target of the network attacker. The security of the controller is directly affected by the security of the whole SDN. Improving the accuracy and efficiency of detecting DDoS attacks has become the core problem in the research of controller security. At the same time, software defines a key flaw in the network, the size of the flow table. After the attack stream enters the network, the size of the flow table space is most likely to be another new attack target. The attacker will launch a flow table overload attack, then the attack stream takes up the flow table space and then poses a threat to the entire SDN network. In order to effectively identify DDoS attack traffic, a DDoS attack detection method based on BP neural network in SDN environment is proposed. The current method of obtaining Open Flow switch table, analysis characteristics of DDoS under the environment of SDN, extract the associated with the attack flow table matching success rate, flow rate table six important characteristics; change of six related extracted eigenvalues are analyzed, and using BPNN algorithm to classify the training samples for detection of DDoS attack. The experimental results show that the method can not only improve the recognition rate, but also reduce the detection time. The feasibility and efficiency of the method is verified by the deployment in the software defined network environment. According to the flow table overload attack, this paper proposes a table space sharing strategy, to solve the Ternary content addressable memory (TCAM) is expensive and power scarcity caused by the limited flow table space size, easy flow table overload attack (converted DDoS attack) by disabling problem. It integrates the available free stream table resources available throughout the SDN network to mitigate the threat of a system's attack on a single switch. Experiments are carried out on the deployed SDN network to verify its feasibility. The experimental results also show that the strategy can effectively defend the overflow attack of the flow table.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.0

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本文編號：1340813