[发明专利]一种基于图神经网络的SDN网络DDoS攻击检测方法在审
| 申请号： | 202210541198.9 | 申请日： | 2022-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN114978667A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 李洪赭;徐斯润;李赛飞 | 申请（专利权）人： | 安捷光通科技成都有限公司;西南交通大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都知都云专利代理事务所(普通合伙) 51306 | 代理人： | 赵正寅 |
| 地址： | 610000 四川省成都市郫都区德源镇(*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于图神经网络的SDN网络DDoS攻击检测方法，涉及人工智能与网络安全技术领域。本发明根据SDN网络环境下流表数据中提取的六个DDoS相关的流特征值建立流表图，其中六个流特征值包括：源IP地址增速GSIP、流生存时间变化ADF、端口增速GSP、流表项速率RFE、流表匹配成功率RFM、对比流比例PPF。本发明通过图神经网络双层结构处理数据包，建立基于图神经网络的DDoS攻击检测模型，增加对网络数据判断分析的准确性，隔离可能存在的网络安全威胁，并给出警告提示和实时防护的措施，尽可能地避免用户在接触数据信息后受到影响，带来各方面的损失，为授权用户提供安全可靠的网络环境。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 sdn 网络 ddos 攻击 检测 方法 | ||
【主权项】：
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