第38卷哈尔滨师范大学自然科学学报Vol．38，No．62022第6期NATUＲALSCIENCEJOUＲNALOFHAＲBINNOＲMALUNIV■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■EＲSITYSDN与机器学习联合防御DDOS攻击方案研究*冯玮，吴玉芹，孙浩航(宁德师范学院)【摘要】网络技术的飞跃式发展不断推陈出新，软件定义网络成为当下热门技术为信息时代注入了新鲜动力，而DDOS攻击的危害对于传统网络和SDN都是不容忽视的．基于SDN架构联合机器学习算法共同设计了一种防御DDOS攻击的方案，方案通过提取网络流量特征使用机器学习算法对DDOS异常流进行识别与分类，进而在SDN控制器层面实施拦截与防御动作．实验证明相对于传统的网络部署方式，该方案在攻击过程中更具备防御性，能在相对短的时间内自动执行防御动作，对抑制DDOS攻击具有一定的效果．【关键词】SDN;机器学习;防御;DDOS【中图分类号】TP393【文献标识码】A【文章编号】1000－5617(2022)06－0054－08收稿日期:2022－08－16*基金项目:福建省科技厅自然基金项目(2020J01431;2020J01430;2019J01843)0引言随着网络技术的不断创新，出现了各类新型的应用如物联网、5G网络、云计算等．新一代信息技术的广泛应用，一方面促进了网络空间的飞速发展，另一方面网络空间威胁也层出不穷．网络空间安全逐渐成为信息安全研究者的关注点，例如分布式拒绝服务攻击(DistributedDenialofService，DDOS)［1］．据绿盟科技联合腾讯安全发布的《2021年全球DDOS威胁》报告指出2021年DDOS攻击次数不断增长，最大瞬时DDOS攻击流量达到2．0级Tb创历史之最，显然DDOS攻击已成为目前网络空间安全中最具破坏性的攻击之一．在传统网络中主要依靠部署网络安全设备如防护墙、入侵检测或防御系统等方法应对诸如DDOS等威胁，这些方法普遍为静态策略依靠预设的规则完成检测与防御，因而缺乏主动性当面对新型、大规模的网络攻击局限性凸显．为了解决上述问题迫切需要推陈出新，使用更具先进性与智能化的防御方案．软件定义网络(SoftwareDefinedNetwor，SDW)这个概念最初是由斯坦福大学NMcKeown团队于2009年提出，后来逐步发展成为一种设计、构建与管理网络的新方法［2］．与传统网络结构不同，SDN主要由控制层面与数据层面构成［3］．控制层是SDN体系的核心层，依靠控制层中的SDN控制器收集并掌控全网的拓扑与链路状态信息，通过北向接口与应用层的各种应用交互，通过转控分离协议如OpenFlow等南向接口与...
