在软件定义网络中使用机器学习的方法进行 DDOS 攻击检测与缓解--实验

已于 2024-04-27 14:51:12 修改
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分类专栏： 基于SDN的实验 文章标签： 网络 ddos
于 2022-12-09 13:03:20 首次发布
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本文介绍了在软件定义网络（SDN）中利用机器学习方法进行DDoS攻击检测与缓解的实验过程。首先，详细阐述了配置环境、正常流量收集以及攻击流量数据的获取。接着，通过控制器与SVM模型对正常和攻击流量进行区分，实现对DDoS攻击的实时检测，并采取阻塞端口的缓解策略。最后，评估了该方法的精准度和检测率。

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在软件定义网络中使用机器学习的方法进行 DDOS 攻击检测与缓解--实验

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关于该实验的详细介绍请查阅我的这篇博客：在软件定义网络中使用机器学习的方法进行 DDOS 攻击检测与缓解

〇、拉取代码

https://github.com/Jerry-jy/SDN-DDOS-Detection

在这里插入图片描述

一、 配置环境

先升级

sudo
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在软件定义网络中使用机器学习的方法进行 DDOS 攻击检测与缓解
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12-09 2306
软件定义网络是网络的未来，因为它将网络设备的数据平面和控制平面分离，以提供对 网络的集中控制。SDN 能够提供卓越的网络管理和安全性，并允许我们对网络进行编程，以提 高易用性和网络性能。然而，SDN 容易受到攻击，DDOS 攻击是网络中最危险和最具威胁性的 攻击，因为它可以淹没网络的正常流量数据包，通过用大量的恶意数据包阻止对服务器网络的 访问，并拒绝对网络资源进一步的请求和响应。面对目前严峻的网络环境，DDOS 攻击只会增 加。
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