基于SDN的DDoS攻击检测技术研究

• 作者: 张强强 李永忠
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 软件定义网络 DDoS攻击 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 205-208
• 页数: 4页
• 分类号: TP309
• 字数: 3442字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182675

摘要

为了在保证检测准确率的前提下提高检测效率,并优化SDN网络中基于流表特征的DDoS攻击检测算法,主要分析基于流表特征的DDoS攻击检测技术及其存在的不足,提出首先利用主成分分析优化流表特征,从中选出合适的特征子集,并采用支持向量机算法实现分类检测;然后搭建仿真网络环境,利用正常数据集与攻击数据集训练分类器进行测试实验;最后从检测准确率与检测时间两个维度对特征降维前后的检测方法进行对比.实验结果表明,经过特征降维的检测方法在不影响准确率的同时,有效提高了检测速率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永忠	江苏科技大学计算机学院	98	561	13.0	16.0
2	张强强	江苏科技大学计算机学院	1	1	1.0	1.0