软件定义网络(SDN,software defined network)作为一种新兴的网络架构,其安全问题一直是SDN领域研究的热点,如SDN控制通道安全性、伪造服务部署及外部分布式拒绝服务(DDoS,distributed denial of service)攻击等。针对SDN安全中的外部D...软件定义网络(SDN,software defined network)作为一种新兴的网络架构,其安全问题一直是SDN领域研究的热点,如SDN控制通道安全性、伪造服务部署及外部分布式拒绝服务(DDoS,distributed denial of service)攻击等。针对SDN安全中的外部DDoS攻击问题进行研究,提出了一种基于深度学习混合模型的DDoS攻击检测方法——DCNN-DSAE。该方法在构建深度学习模型时,输入特征除了从数据平面提取的21个不同类型的字段外,同时设计了能够区分流类型的5个额外流表特征。实验结果表明,该方法具有较高的精确度,优于传统的支持向量机和深度神经网络等机器学习方法,同时,该方法还可以缩短分类检测的处理时间。将该检测模型部署于控制器中,利用检测结果产生新的安全策略,下发到Open Flow交换机中,以实现对特定DDoS攻击的防御。展开更多
面对静态、滞后的传统防御技术无法有效应对新型网络攻击的问题,根据拟态安全防御理论,提出了一种建立在数据转发层面的拟态服务功能链(mimic service function chain,MSFC)防御架构,基于该架构进一步提出了一种基于判决反馈的执行体动...面对静态、滞后的传统防御技术无法有效应对新型网络攻击的问题,根据拟态安全防御理论,提出了一种建立在数据转发层面的拟态服务功能链(mimic service function chain,MSFC)防御架构,基于该架构进一步提出了一种基于判决反馈的执行体动态调度方法。该方法以判决器反馈的异常执行体信息、执行体的异构度以及系统的实际负载量作为调度影响因素,使调度方法可以根据网络实际变化进行自适应调整。此外,该调度方法利用判决反馈对调度时间进行调整,以达到系统花费与安全性的最佳平衡,降低了系统的资源开销。仿真结果表明,该调度方法可以在平衡系统花费与安全性的基础上,选出更符合当前网络需求的高异构度执行体集合,从而提升系统的安全性及可靠性。展开更多
文摘软件定义网络(SDN,software defined network)作为一种新兴的网络架构,其安全问题一直是SDN领域研究的热点,如SDN控制通道安全性、伪造服务部署及外部分布式拒绝服务(DDoS,distributed denial of service)攻击等。针对SDN安全中的外部DDoS攻击问题进行研究,提出了一种基于深度学习混合模型的DDoS攻击检测方法——DCNN-DSAE。该方法在构建深度学习模型时,输入特征除了从数据平面提取的21个不同类型的字段外,同时设计了能够区分流类型的5个额外流表特征。实验结果表明,该方法具有较高的精确度,优于传统的支持向量机和深度神经网络等机器学习方法,同时,该方法还可以缩短分类检测的处理时间。将该检测模型部署于控制器中,利用检测结果产生新的安全策略,下发到Open Flow交换机中,以实现对特定DDoS攻击的防御。
文摘面对静态、滞后的传统防御技术无法有效应对新型网络攻击的问题,根据拟态安全防御理论,提出了一种建立在数据转发层面的拟态服务功能链(mimic service function chain,MSFC)防御架构,基于该架构进一步提出了一种基于判决反馈的执行体动态调度方法。该方法以判决器反馈的异常执行体信息、执行体的异构度以及系统的实际负载量作为调度影响因素,使调度方法可以根据网络实际变化进行自适应调整。此外,该调度方法利用判决反馈对调度时间进行调整,以达到系统花费与安全性的最佳平衡,降低了系统的资源开销。仿真结果表明,该调度方法可以在平衡系统花费与安全性的基础上,选出更符合当前网络需求的高异构度执行体集合,从而提升系统的安全性及可靠性。
