5、智能物联网网络：检测、分类与架构解析

智能物联网网络：检测、分类与架构解析

在当今数字化时代，物联网（IoT）设备无处不在，它们不断地感知、收集、存储和处理海量数据。在物联网场景下，多样化的服务会产生具有不同特征的流量，并提出不同的业务需求。因此，基于网络智能感知的应用在有效管理网络和深化网络控制方面起着关键作用。

1. 网络内DDoS检测

DDoS攻击是一种恶意行为，攻击者通过向目标网络或服务器发送大量多余请求，来干扰合法请求。随着物联网的发展，易受攻击的物联网设备已成为DDoS僵尸网络攻击的主要力量。例如，2016年10月，一系列物联网DDoS攻击在美国造成了合法互联网活动的广泛中断。

当前依赖于部署在网络边缘的专有硬件设备的DDoS检测引擎，在攻击强度增加的情况下，变得越来越无效和低效。新兴的可编程交换机为解决这些限制提供了机会，通过网络内安全功能来缓解DDoS攻击。网络内安全方案能够在数据包转发时立即在交换机中检测异常流量，而无需通过专有硬件，因此在大规模应用中更有效。

基于此，我们设计了一种基于变分贝叶斯的网络内DDoS检测方案来识别恶意流量。智能交换机能够持续学习防御策略（即贝叶斯分类器），并以分布式和自动化的方式检测DDoS攻击。此外，集中管理平面用于同步全局观测集，从而有效实现多个交换机的协作。

为了验证我们的算法，我们进行了一个简单的实验。使用KDD 99数据集来评估算法，该数据集是评估DDoS检测算法性能的标准数据集。我们构建了一个包含20个网络节点的网络，并设置了两种不同的基线算法：集中式朴素贝叶斯算法（NB）和分布式变分贝叶斯算法（NDVB，无集中共享平台）。实验结果表明，集中式朴素贝叶斯算法和我们的算法的平均准确率随着学习过程的进行而提高，这表明我们的混合学习