一种基于机器学习的SDN流表溢出攻击检测与缓解方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的SDN流表溢出攻击检测与缓解方法，属于网络安全领域。所述方法包括：基于OpenFlow协议，轮询OpenvSwitch流表项，形成原始数据；解析流表项的各字段，分为“特征”和“标识”两组，结合网络测量准则，计算流表项的五种特征及其属于“大象流”、“小鼠流”和“攻击流”的标签，作为原始数据集；采用监督学习训练流表项分类模型，并部署在OpenvSwitch中；OpenvSwitch中的实时攻击缓解系统监控流表占用率，若超过阈值，则判定发生流表溢出攻击，系统利用模型预测流表项的驱逐得分并排序，按顺序删除一定数量的流表项以释放流表空间。本发明中的流表溢出攻击检测与缓解方法检测率高，系统开销低，兼容SDN环境，能实现对流表溢出攻击的精准检测和实时缓解。