【摘 要】
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软件定义网络(SDN)是一种新兴网络架构,通过将转发层和控制层分离,实现网络的集中管控。控制器作为SDN网络的核心,容易成为被攻击的目标,分布式拒绝服务(DDo S)攻击是SDN网络
【机 构】
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中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院,中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院
【基金项目】
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油田IPv6工业互联网升级与管理关键技术研究(YKJ1903),赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20190116)
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软件定义网络(SDN)是一种新兴网络架构,通过将转发层和控制层分离,实现网络的集中管控。控制器作为SDN网络的核心,容易成为被攻击的目标,分布式拒绝服务(DDo S)攻击是SDN网络面临的最具威胁的攻击之一。针对这一问题,本文提出一种基于机器学习的DDo S攻击检测模型。首先基于信息熵监控交换机端口流量来判断是否存在异常流量,检测到异常后提取流量特征,使用SVM+K-Means的复合算法检测DDo S攻击,最后控制器下发丢弃流表处理攻击流量。实验结果表明,本文算法在误报率、检测率和准确率指标上均优于SVM
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