公开(公告)号：CN113556364A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202111103118.3

申请日：2021-09-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张帆 ,  陈欢 ,  赵子鸣 ,  宋卓学 ,  李亮 ,  汤尧

IPC: H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种基于DPDK的DDoS实时防御系统，该系统包括快速转发路径、机器学习规则表、快速转发表、优先队列调度、流量监测等模块。本发明通过基于DPDK的数据转发平面针对未知复杂攻击，为受害者优先提供任务关键型偏好流量，高效转发数据包；其次本发明执行机器学习匹配规则并且运用灵活的调度方法进行流量管理，抵消机器学习模型缺陷导致的负面影响，该系统具有可部署、高效和容错的优点，能够实现基于机器学习规则数据驱动的流量分类，进而实时防御DDoS攻击，实现高效的网络内转发，提高良性流量转发率。

公开(公告)号：CN113556364B

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202111103118.3

申请日：2021-09-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张帆 ,  陈欢 ,  赵子鸣 ,  宋卓学 ,  李亮 ,  汤尧

IPC: H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种基于DPDK的DDoS实时防御系统，该系统包括快速转发路径、机器学习规则表、快速转发表、优先队列调度、流量监测等模块。本发明通过基于DPDK的数据转发平面针对未知复杂攻击，为受害者优先提供任务关键型偏好流量，高效转发数据包；其次本发明执行机器学习匹配规则并且运用灵活的调度方法进行流量管理，抵消机器学习模型缺陷导致的负面影响，该系统具有可部署、高效和容错的优点，能够实现基于机器学习规则数据驱动的流量分类，进而实时防御DDoS攻击，实现高效的网络内转发，提高良性流量转发率。