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专利号: 202010872243X
申请人: 江苏大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 电通信技术
更新日期:2024-03-10
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种SDN环境下基于子网温度的DDoS攻击检测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,设置相关参数;

步骤2,周期性获取网络中各个子网的流表,并根据步骤1中的参数计算各个子网的子网温度Tα;

步骤3、根据步骤2中的子网温度与步骤1中设置的阈值进行比较判定子网状态;

步骤4,根据步骤3中的比较判定结果以子网相关温度对子网中的流量使用SVM分类算法进行分类检测分析。

2.根据权利要求1所述的一种SDN环境下基于子网温度的DDoS攻击检测方法,其特征在于,所述步骤1设置的参数包括:计算子网温度时使用参数α、正常流量子网温度阈值T1、攻击流量子网温度阈值T2。

3.根据权利要求2所述的一种SDN环境下基于子网温度的DDoS攻击检测方法,其特征在于,所述步骤1的具体过程包括:步骤1.1,模拟攻击强度为R的DDoS攻击,其中 Pβ为攻击数据包数量,Pn为总数据包数量;

步骤1.2,使用不同的α值计算攻击强度为R的子网温度Tα(x)与正常流量的子网温度Tα(y),使得Tα(y)-Tα(x)值最大,选择此α值作为子网温度计算参数α,选择此α下正常流量子网温度值Tα(y)作为阈值T1、攻击流量子网温度Tα(x)作为阈值T2;

步骤1.3,若期望攻击强度高于R,则重新调整R,重复步骤1.2以确定新的参数α。

4.根据权利要求3所述的一种SDN环境下基于子网温度的DDoS攻击检测方法,其特征在于,步骤1.2的具体过程包括:步骤1.2.1,设D={D1,D2,…,Di,…Dn}为n种不同的目的IP地址集合,Di代表目的IP地址为IPi的所有数据包之和, 为目的地址IPi出现的概率,子网温度的计算公式为步骤1.2.2,根据步骤1.2.1,计算攻击强度为R时的子网温度Tα(x),正常流量子网温度Tα(y)。

5.根据权利要求1所述的一种SDN环境下基于子网温度的DDoS攻击检测方法,其特征在于,所述步骤2的具体过程包括:步骤2.1,通过设置向OpenFlow交换机发送ofp-flow-stats-request报文来采集流表,以周期τ=5S的时间间隔获取各个子网中的流表;

步骤2.2,根据步骤2.1中获取的流表中流量项的匹配字段与流量的统计信息中获得目的IP地址集合D={D1,D2,…,Di,…,Dn},Di代表目的IP地址为IPi的所有数据包之和,可以从流表项的统计信息中获得,并计算目的地址IPi出现的概率步骤2.3,根据步骤2.2中的目的地址IPi出现的概率pi,步骤1中的参数α,计算各个子网的子网温度

6.根据权利要求1所述的一种SDN环境下基于子网温度的DDoS攻击检测方法,其特征在于,所述步骤3的具体过程包括:步骤3.1,根据步骤2所获得的子网温度Tα,与步骤1中设置的阈值T1,T2进行比较;

步骤3.2,若Tα≥T1,则为正常流量访问,无攻击发生;

步骤3.3,若Tα≤T2,则为DDoS攻击发生;

步骤3.4,若T2<Tα<T1,则为异常状态。

7.根据权利要求1所述的一种SDN环境下基于子网温度的DDoS攻击检测方法,其特征在于,所述步骤4的具体步骤包括:步骤4.1,通过采集子网流表,对采集到的数据进行预处理,并从流表项中提取以下4个字段:源地址sip、目的地址dip、目的端口dport、数据包大小psize;

步骤4.2,对步骤4.1中的字段向量进行特定处理以得到特征向量;

步骤4.3,对步骤4.2中得到的特征向量使用主成分分析法进行数据优化;

步骤4.4,使用SVM分类算法对数据集进行训练构建检测模型;

步骤4.5,使用步骤4.4得到的检测模型对步骤3中子网的异常状态和攻击状态下的流量进行分类。

8.根据权利要求7所述的一种SDN环境下基于子网温度的DDoS攻击检测方法,其特征在于,所述步骤4.2的具体处理过程包括:步骤4.2.1,根据步骤4.1中从流表项中提取的4个字段,统计目的IP地址集合D={D1,D2,…,Di,…,Dn},Di代表目的IP地址为IPi的所有数据包之和,目的地址IPi出现的概率源IP地址关于目的IP地址的集合 代表目的IP地址为IPi的源地址集合,sj代表源IP地址为IPj且目的IP地址为IPi的所有数据包之和,源地址关于目的地址的概率 目的端口关于目的IP地址的集合代表目的IP地址为IPi的目的端口集合,

dpk代表目的端口为dpk且目的IP地址为IPi的所有数据包之和,目的端口关于目的地址IPi的概率 数据分组大小关于目的IP地址的集合代表目的IP地址为IPi的分组大小集合,ps代表大小为ps且目的IP地址为IPi的所有数据包之和,分组大小关于目的地址IPi的概率 目的端口集合DP={DP1,DP2,…,DPx,…,DPc},DPx代表目的端口为dportx的所有数据包之和,目的端口dportx出现的概率源IP地址关于目的端口的集合 代表源IP地址关于目的端口的集合,st代表源IP地址为IPt且目的端口为dportx的所有数据包之和,源地址关于目的端口的概率步骤4.2.2,根据步骤4.2.1得到的统计数据,计算子网相关热度,步骤4.2.3,将Tsip|dip、Tdport|dip、Tpsize|dip、Tsip|dport组成特征向量。