[发明专利]一种基于机器学习的SDN流表溢出攻击检测与缓解方法有效
| 申请号： | 202111323738.8 | 申请日： | 2021-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN114050928B | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 汤澹;严裕东;张冬朔;王思苑;王小彩;李诗宇 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的SDN流表溢出攻击检测与缓解方法，属于网络安全领域。所述方法包括：基于OpenFlow协议，轮询OpenvSwitch流表项，形成原始数据；解析流表项的各字段，分为“特征”和“标识”两组，结合网络测量准则，计算流表项的五种特征及其属于“大象流”、“小鼠流”和“攻击流”的标签，作为原始数据集；采用监督学习训练流表项分类模型，并部署在OpenvSwitch中；OpenvSwitch中的实时攻击缓解系统监控流表占用率，若超过阈值，则判定发生流表溢出攻击，系统利用模型预测流表项的驱逐得分并排序，按顺序删除一定数量的流表项以释放流表空间。本发明中的流表溢出攻击检测与缓解方法检测率高，系统开销低，兼容SDN环境，能实现对流表溢出攻击的精准检测和实时缓解。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 sdn 溢出 攻击 检测 缓解 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于湖南大学，未经湖南大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111323738.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
