19、低速率DDoS攻击的流量检测与缓解及MEMS电容式加速度计设计

低速率DDoS攻击的流量检测与缓解及MEMS电容式加速度计设计

低速率DDoS攻击的流量检测与缓解

在软件定义网络（SDN）环境中，低速率分布式拒绝服务（LR - DDoS）攻击是一个严重的安全威胁。为了有效检测和缓解这类攻击，研究人员提出了基于机器学习技术的解决方案。

缓解阶段

• 恶意攻击管理与缓解规则 ：机器学习模型在分析流量特征后，会将正常流量标记为0，攻击流量标记为1。一旦检测到恶意流量，检测模块会将对应的源IP地址添加到黑名单表中。缓解模块会立即创建阻塞端口规则，通知交换机阻止该特定流量。在对每个流量进行进一步处理之前，会将其源IP地址与黑名单表中的条目进行匹配。安装的流量缓解规则会在七天后从流表中移除，以便定期分析和更新流量。
• 算法流程

Input: Incoming Traffic Flows
Output: Attack flow or Normal Flow
Begin
    For each Pi
        If Pi already on BT then
            Drop the flow
        Else
            Forwards to Flow management module
            Extract Features from the traffic flow
            Send the selected features value to ML models