软件定义网络是一种全新的网络架构，集中控制是其主要优势，但若受到DDoS 攻击则会造成信息不可达，也容易造成单点失效。为了有效地识别DDoS攻击，提出了一种SDN环境下基于BP神经网络的DDoS攻击检测方法。该方法获取OpenFlow交换机的流表项，分析SDN环境下DDoS攻击特性，提取出与攻击相关的流表匹配成功率、流表项速率等六个重要特征；通过分析六个相关特征值的变化，采用BP神经网络算法对训练样本进行分类，实现对DDoS攻击的检测。实验结果表明，该方法在有效提高识别率的同时，降低了检测时间。通过在软件定义网络环境中的部署，验证了该方法的有效性。
2022-02-24 10:04:33
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针对现有DDoS（distributed deny of service）攻击检测率低、误报率较高等问题进行了深入研究。根据DDoS攻击发生时网络中的流量特性和IP熵特性，建立了相应的流量隶属函数和IP熵隶属函数，隶属函数的上下限参数通过对真实网络环境仿真得到。提出了基于流量和IP熵特性的DDoS攻击检测算法，先判断流量是否异常，再判断熵是否异常，进而判断是否发生了DDoS攻击。由仿真结果可以看出，单独依靠流量或IP熵都不能很好地检测出DDoS攻击。该算法将流量和IP熵特性综合考虑，准确地检测出了DDoS攻击，降低了误报率，提高了检测率。
2022-02-03 00:21:49
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DDOS攻击状态监视器 可查看SYN、ACK、碎片、UDP、ICMP攻击的攻击频率。方便站长与服务器管理员观看自己的网络状况是否遭受DDOS攻击。官网下载资源。
2022-02-03 00:19:50
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结合DDoS攻击检测方法的最新研究情况，对DDoS攻击检测技术进行系统分析和研究，对不同检测方法进行比较，讨论了当前该领域存在的问题及今后研究的方向。
2021-12-22 14:24:24
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DDoS检测系统
旨在使用机器学习技术和SDN来检测和缓解DDoS攻击的系统。
参考书目
R. Braga，E。Mota和A.Passito，“使用NOX / OpenFlow进行轻量级DDoS泛洪攻击检测”，IEEE本地计算机网络会议，丹佛，CO，2010年，第408-415页。 doi ： PDF ： :
2021-12-21 22:07:06
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