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公开(公告)号：CN108667804B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201810306856.X
申请日：2018-04-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN架构的DDoS攻击检测及防护方法和系统。该方法在每个LAN中设置一安全保护单元，安全保护单元根据现有的非DDoS攻击时刻的流量数据集建立分类模型；每隔一定时间，SDN网络中的所有交换机将自己的流表发送给控制器，由控制器将收到的流表转发给上层应用进行整理，将整理后的流表项按照目的地址发送给对应LAN的安全保护单元；安全保护单元利用所述分类模型判定是否为DDoS攻击，如果是则下发过滤规则列表给控制器；控制器将过滤规则列表发送给其下属交换机，以过滤攻击流量。本发明能够实现DDoS攻击的快速检测和防护，能防护不同类型的DDoS攻击。
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公开(公告)号：CN108667804A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810306856.X
申请日：2018-04-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN架构的DDoS攻击检测及防护方法和系统。该方法在每个LAN中设置一安全保护单元，安全保护单元根据现有的非DDoS攻击时刻的流量数据集建立分类模型；每隔一定时间，SDN网络中的所有交换机将自己的流表发送给控制器，由控制器将收到的流表转发给上层应用进行整理，将整理后的流表项按照目的地址发送给对应LAN的安全保护单元；安全保护单元利用所述分类模型判定是否为DDoS攻击，如果是则下发过滤规则列表给控制器；控制器将过滤规则列表发送给其下属交换机，以过滤攻击流量。本发明能够实现DDoS攻击的快速检测和防护，能防护不同类型的DDoS攻击。
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公开(公告)号：CN108574668B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201710141001.1
申请日：2017-03-10
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的DDoS攻击流量峰值预测方法，利用已有的DDoS数据集，对于每次攻击，抽取可以描述这次攻击行为的特征集，结合受害系统本身的特征集合，利用机器学习方法对此次攻击的流量峰值进行预测，从而可以参照预测结果根据机群部署情况选取适当的路由策略，从而最大的降低攻击带来的损失。
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公开(公告)号：CN108574668A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201710141001.1
申请日：2017-03-10
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的DDoS攻击流量峰值预测方法，利用已有的DDoS数据集，对于每次攻击，抽取可以描述这次攻击行为的特征集，结合受害系统本身的特征集合，利用机器学习方法对此次攻击的流量峰值进行预测，从而可以参照预测结果根据机群部署情况选取适当的路由策略，从而最大的降低攻击带来的损失。
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