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SDN中DDoS攻击检测与混合防御技术: 2025年; DDoS攻击是软件定义网络(SDN)安全领域的一大威胁,严重威胁网络控制器及交换机等设备的正常运行,因此提出一种SDN中DDoS攻击检测与混合防御技术。在DDoS攻击检测方面,利用卡方检验值对SDN中控制器收到的Packet_In数据流内数据帧数量进行统计分析,将高于数据流卡方阈值的数据流初步判断为可疑流;继续计算数据流与可疑流的相对Sibson距离,区分可疑流是DDoS攻击流还是正常突发流;最后通过计算数据流之间的Sibson距离,根据DDoS攻击流的特征,确定攻击流是否为DDoS攻击流。在DDoS攻击防御方面,采用共享流表空间支持和Packet_In报文过滤方法混合防御,被DDoS攻击的交换机流表空间过载,将过载流表引流到其他交换机,从而完成数据层的防御;溯源得到DDoS攻击MAC地址并进行Packet_In数据流过滤,完成控制层的防御。实验结果表明,所提方法可有效检测软件定义网络交换机和控制器内的DDoS攻击流,能够防御不同的DDoS攻击。; 李小菲陈义; 关键词：攻击检测

一种基于机器学习的DDos攻击识别方法: 本发明公开了一种基于机器学习的DDos攻击识别方法，属于DDos攻击识别技术领域，通过采用机器学习模型构建攻击检测模型，初步实现了DDos攻击识别，采用采用多层次搜索算法对攻击检测模型进行训练，得到训练之后的攻击检测模型...; 杨明明陈阳赵腾

软件定义网络DDoS攻击问题研究: 2025年; 作为一种新的网络体系架构,SDN已经得到业界广泛认可并被大规模应用和部署,但其本身却因集中控制等体系架构方面的原因成为DDoS攻击的主要目标,对SDN及有关应用造成较大危害。以SDN中的DDoS攻击问题为研究对象,首先总结了SDN体系架构存在的DDoS攻击潜在风险,分析了现阶段SDN所主要面临的DDoS攻击形式;其次,介绍了目前业界检测和防御DDoS攻击的主要解决方案,探讨了当前DDoS攻击检测和防御研究中主要存在的问题;最后,对下一步有关研究工作进行了展望。; 张健朱丹; 关键词：分布式拒绝服务统计分析

一种基于深度学习的DDoS攻击流量检测方法: 本发明涉及网络攻防技术领域，特别涉及一种基于深度学习的DDoS攻击流量检测方法，方法包括：解析终端设备发送的当前数据流得到多个数据包的特征序列；基于多个数据包的特征序列组成时序特征矩阵输入至目标深度学习模型进行流量检测，...; 曾捷丁婧娆杨一帆徐晨程雯楚白朕铭安建平卜祥元

面向工业网络设备的DDoS攻击监测方法及系统: 本发明公开了一种面向工业网络设备的DDoS攻击监测方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取工程物流网络中各边缘工程服务器的第一流量曲线，第一流量曲线中包括多个时间段的流量子曲线；根据各第一流量曲线，分别确定各边...; 向人鹏张程

基于优化的堆叠集成区块链DDoS攻击检测方法: 2025年; 分布式拒绝服务(Distribute Denial of Service,DDoS)攻击是常见的网络攻击手段之一,对于影响力日益增长的区块链网络构成了较大的威胁。包含堆叠法(Stacking)在内的集成学习模型在DDoS攻击检测方面有很大前景,而Stacking在面对不同类型数据集时需要调整学习器组合。该文使用Stacking方法检测区块链DDoS攻击,利用贝叶斯优化确定各学习器超参数,同时还使用算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)选择基学习器的组合,来解决需要手动调节学习器的问题。在区块链网络攻击流量数据集和比特币交易所交易数据上分别进行了实验,通过准确率、攻击数据漏报率和宏平均精准率三种评价指标进行对比,该方法在这两种不同类型数据集上的性能均优于其他三种常见的集成学习算法。还通过改变实验数据集大小探究出攻击检测性能会随着数据集的增大而上升。通过实验可以证明该方法可以有效检测不同类型数据集上的区块链DDoS攻击。; 王春东郑泽霖; 关键词：网络空间安全区块链 DDOS攻击检测堆叠

对抗DDoS攻击的新型分布式大规模流量清洗方案: 2025年; 随着网络安全威胁的不断加剧,分布式拒绝服务对网络稳定性和业务连续性带来了前所未有的挑战。文章提出一种新型分布式大规模流量清洗方案,旨在有效应对DDoS攻击。该方案利用实时端口流量镜像技术和深度包检测技术,实现对恶意流量的快速识别和清洗,并且通过在网络边缘设备上直接清洗攻击流量,避免了带宽浪费和网络拥塞。实验通过模拟正常流量和恶意流量,利用所提方案对流量进行监控和清洗,实验结果表明,该方案能显著提高DDoS攻击流量的拦截和清洗效率,具有较好的实际应用价值。; 高汉成黄海平; 关键词：网络安全分布式拒绝服务攻击深度包检测

基于集成学习的软件定义网络DDOS攻击协同防御方法: 本发明涉及入侵检测技术领域，具体涉及一种基于集成学习的软件定义网络DDOS攻击协同防御方法，首先提出了一种基于Bagging集成的特征选择算法，避免单特征选择算法忽略特征间联系，倾向选择冗余特征的情况；其次引入成对多样性...; 陈俊彦卢贤涛黄雪锋谢小兰廖岑卉珊

一种基于多模态融合分析的DDoS攻击识别方法及系统: 本发明属于网络安全技术领域，公开了一种基于多模态融合分析的DDoS攻击识别方法及系统。所述的方法包括如下步骤：基于云数据中心，构建Hfish蜜罐链网、多模态融合模型、DDoS攻击识别模型以及防御策略生成模型；基于Hfis...; 杨明明陈阳赵腾

SDN环境下基于Rényi RF XGBoost的DDoS攻击检测研究: 2025年; DDoS攻击会对SDN造成毁灭性的打击,如何高效精准地检测出DDoS攻击就显得尤为重要。针对该问题,提出了一种在SDN环境下基于Rényi RF XGBoost的DDoS攻击检测方案。使用Rényi熵提取特征并对随机森林进行改进,通过集成学习将其与XGBoost进行融合,对网络流量进行分类预测,从而实现针对DDoS攻击的检测。此外,采用交叉熵损失和袋外误差对所提模型进行评价,通过相关检测指标对实验结果进行实时观察验证。结果表明,所提出的方法不仅有较低的交叉熵损失和袋外误差,相比于其他方法还提高了检测精度、精确率和召回率,缩短了检测时间,降低了误报率。; 杨桂芹张蔚张若; 关键词：SDN DDOS

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