SDN中基于信息熵与DNN的DDoS攻击检测模型

摘要

软件定义网络(software defined networking,SDN)解耦了网络的数据层与控制层,同时控制器也面临“单点失效”的危险.攻击者可以发起分布式拒绝服务攻击(distributed denial of service,DDoS)使控制器失效,影响网络安全.为解决SDN中的DDoS流量检测问题,创新性地提出了基于信息熵与深度神经网络(deep neural network,DNN)的DDoS检测模型.该模型包括基于信息熵的初检模块和基于深度神经网络DNN的DDoS流量检测模块.初检模块通过计算数据包源、目的IP地址的信息熵值初步发现网络中的可疑流量,并利用基于DNN的DDoS检测模块对疑似异常流量进行进一步确认,从而发现DDoS攻击.实验表明:该模型对DDoS流量的识别率达到99％以上,准确率也有显著提高,误报率明显优于基于信息熵的检测方法.同时,该模型还能缩短检测时间,提高资源使用效率.