25、防御SDN拓扑中毒的隐形验证机制

防御SDN拓扑中毒的隐形验证机制

1. SDN结构概述

SDN(软件定义网络)主要由管理平面、控制平面和数据平面构成。管理平面负责网络的整体管理;控制平面的SDN控制器承担拓扑发现和路由服务等功能;数据平面则包含SDN交换机。SDN控制器通过北向接口与网络应用(如访问控制、负载均衡)交互,通过南向接口(OpenFlow)与SDN交换机通信。

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    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(管理平面):::process --> B(控制平面 - SDN控制器):::process
    B --> C(数据平面 - SDN交换机):::process
    B --> D(网络应用 - 访问控制):::process
    B --> E(网络应用 - 负载均衡):::process
    B <--> C(OpenFlow南向接口):::process
    B <--> D(北向接口):::process
    B <--> E(北向接口):::process
2. 相关工作

为保护SDN基础设施免受拓扑中毒攻击并验证拓扑信息的合法性,已开发了多种认证机制。然而,这些机制存在一些问题,攻击者可能利用其简单性、开源认证方法以及可预测的认证模式来绕过控制器。以下是一些相关技术:
- 添加消息认证码(MAC) :在[2]中提出的缓解技术,通过为

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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