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SDN技术用于检测和减轻DDoS攻击。

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简介:
该回购包含我在印度海得拉巴IDRBT暑期实习期间所承担的所有工作内容。在软件定义网络(SDN)环境中,针对分布式拒绝服务攻击(DDoS)的统计分析方法采用了卡方检验和熵测两种技术进行检测与缓解。这些代码是由基于Python编写的SDN控制器POX NetApps所开发的,并被用作控制器的应用程序。

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客服
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  • DDoS-Blackhole:利空路由DDoS
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    DDoS-Blackhole是一种网络安全策略,通过将受攻击流量导向无响应的网络黑洞,有效隔离恶意流量,保护服务器免受分布式拒绝服务(DDoS)攻击的影响。 黑洞DDoS 实时检测DDoS洪水攻击。 自动添加空路由以降低攻击强度。 安装与运行: 1. 运行命令:sflow-rt/get-app.sh sflow-rt ddos-blackhole 重启sFlow-RT。 2. 或者,使用Docker映像进行部署。 可以通过Web UI获得在线帮助。更多详细信息,请访问相关文档或网站获取。
  • SDN环境下DDoS的研究论文.pdf
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    本研究论文深入探讨了在软件定义网络(SDN)环境中针对分布式拒绝服务(DDoS)攻击的有效检测方法和技术,旨在提升网络安全防护能力。 基于SDN的DDoS攻击检测技术的研究 赵智勇,辛阳 软件定义网络(SDN)是一种新型的网络架构,其核心优点在于转发与控制相分离,并且用户可以自定义控制器。分布式拒绝服务攻击(DDoS)是网络安全领域的一个重要问题。
  • DDoS
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    简介:DDoS攻击技术是指通过操控大量僵尸电脑向目标网站发送海量请求,导致其服务中断或瘫痪的一种网络攻击方式。 常见的攻击技术介绍——DDoS攻击 这份PPT主要介绍了分布式拒绝服务(DDoS)攻击的常见类型和技术手段。通过详细讲解DDoS的工作原理、目标以及防御措施,帮助读者更好地理解这种网络攻击方式,并提供有效的防护建议。
  • SDN环境中DDoS算法的研究
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    本研究聚焦于SDN环境下的DDoS攻击检测,提出了一种创新性的检测算法,旨在提升网络安全防护能力,有效识别和应对DDoS攻击。 在软件定义网络(SDN)环境下研究DDoS攻击检测算法。SDN通过分离转发与控制平面,提供了灵活的网络管理方式。然而,在SDN的安全问题中,最紧急且最难解决的问题之一就是DDoS攻击。
  • SpringBoot基SDNDDoS与防御系统.zip
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    本项目为一个基于Spring Boot和软件定义网络(SDN)技术实现的DDoS攻击检测与防护系统。通过智能化分析,有效识别并抵御分布式拒绝服务攻击,保障网络安全稳定运行。 在现代的IT环境中,DDoS(分布式拒绝服务)攻击已经成为了一种常见的网络威胁,它通过大量的请求淹没目标服务器,导致无法正常提供服务。本项目“Spring Boot基于SDN的DDoS攻击检测与防御系统”利用了Spring Boot、MyBatisPlus以及JWT等技术栈,构建了一个能够有效检测和防御DDoS攻击的解决方案。 Spring Boot是Spring框架的一种轻量级实现方式,它简化了创建独立且生产级别的Java应用程序的过程。其特点包括自动配置、内嵌Web服务器(如Tomcat)、健康检查与Actuator监控等功能,这些特性使得开发人员可以快速搭建并运行应用而无需繁琐的配置工作。 MyBatisPlus是MyBatis的一个扩展库,它为后者提供了更高级的功能,例如:代码生成器、CRUD操作、分页插件和条件构造器等。在本项目中,使用了该工具进行数据库操作以简化SQL编写过程,并提高开发效率;同时其动态SQL支持与强大的查询条件构建使得数据处理更加灵活高效。 JWT(JSON Web Token)是一种开放标准(RFC 7519),定义了一种紧凑的、自包含的方式用于安全地在各方之间传输信息作为JSON对象。该项目中,可能利用JWT进行用户认证和授权:当用户登录后会获得一个JWT令牌,并将其附于每次请求头部;服务器通过验证该令牌来确定请求者的身份,从而避免了传统Session存储带来的服务器压力。 SDN(软件定义网络)是一种新型的网络架构,它将控制平面与数据平面分离以实现集中管理和编程。在DDoS防御中,可以通过集中控制器对全网流量进行实时监控,并迅速调整策略阻断攻击源保护正常业务不受影响;本项目可能通过Spring Boot实现了SDN控制器逻辑并利用OpenFlow协议与交换机通信来动态更新流表。 结合以上技术,该系统可以实现以下功能: 1. 实时流量监测:收集网络数据并通过分析识别潜在的DDoS威胁。 2. 异常检测算法:采用机器学习或规则匹配方法识别异常流量如短时间内大量并发请求。 3. 动态策略部署:一旦发现攻击便通过OpenFlow协议更新交换机流表以隔离攻击源。 4. 用户认证与授权:JWT实现无状态的身份验证确保只有合法用户能访问系统。 5. 防御策略管理:提供图形化界面允许管理员配置和调整防御措施。 此项目综合运用了Spring Boot的快速开发能力、MyBatisPlus的操作便捷性以及JWT的身份验证机制,并结合SDN网络控制力,构建了一个强大且灵活的DDoS防护体系。它不仅能有效抵御此类攻击还具备良好的扩展性和维护性,在保障服务稳定性和安全性方面具有重要意义。
  • SDN架构的DoS/DDoS与防御系统
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    本项目研发了一种基于软件定义网络(SDN)架构的分布式拒绝服务(DoS/DDoS)攻击检测与防御系统。该系统能够高效地识别并抵御各种DDoS攻击,保护网络安全。 现有的针对DoS/DDoS攻击的检测算法主要应用于攻击的目的端,只能实现检测效果而无法缓解实际攻击的问题。鉴于此,我们提出利用SDN架构集中控制的特点,在攻击源头进行实时流量监控,并通过源IP防伪、接入层异常检测和链路流量异常检测构建多重防御体系,以期尽早发现并过滤掉异常流量,从而在源端实现对网络层DDoS攻击的有效检测与防御。此外,我们还提出了一个概念性的防御体系框架,旨在为应用更先进的检测算法完善这一防御系统提供可能。
  • DDoS及防御
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    简介:本文探讨了分布式拒绝服务(DDoS)攻击的原理、类型及其对网络安全的危害,并介绍了有效的防护技术和策略。 该文档可以轻松教会你什么是DDOS,并且教你如何去攻击和防御DDOS。
  • SDN深度学习混合模型的DDoS与防御
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    本研究提出了一种结合SDN与深度学习技术的创新方法,有效检测并防御DDoS攻击,提升网络安全防护能力。 软件定义网络(SDN)作为一种新兴的网络架构,在安全问题方面一直是研究的重点领域之一,包括控制通道安全性、伪造服务部署以及外部分布式拒绝服务攻击等问题。本段落针对SDN中的外部DDoS攻击问题提出了一种基于深度学习混合模型的方法——DCNN-DSAE。该方法在构建深度学习模型时不仅使用了从数据平面提取的21个不同类型的字段作为输入特征,还设计了5个额外流表特征以区分不同的流量类型。 实验结果显示,这种方法具有很高的准确率,并且优于传统的支持向量机和深度神经网络等机器学习技术。此外,该方法还能显著减少分类检测所需的时间。将这种检测模型部署在控制器中后,可以通过生成新的安全策略并将其下发到OpenFlow交换机来实现对特定DDoS攻击的防御措施。
  • SDN的云环境高效DDoS与防御方案
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    本研究提出了一种基于软件定义网络(SDN)技术的创新性方法,旨在优化云计算环境中分布式拒绝服务(DDoS)攻击的检测和防护机制,以确保系统稳定性和安全性。 针对云环境中常见的两种分布式拒绝服务(DDoS)攻击问题,本段落提出了一种基于软件定义网络架构的DDoS攻击检测与防御方案——SDCC。该方案综合运用链路带宽和数据流这两种检测方式,并采用基于置信度过滤(CBF)的方法计算数据分组的CBF分数。如果某一数据分组的分数低于设定阈值,则会被判定为攻击性分组,其属性信息将被添加到攻击流特征库中并通过控制器下发相应的流表来拦截该分组。仿真实验表明,SDCC能够有效检测并防御不同类型DDoS攻击,并具有较高的检测效率、较低的计算开销以及误判率。
  • SDNDDoS与防御系统课程大作业源码.zip
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    本资源为基于软件定义网络(SDN)技术实现的分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测与防御系统的课程项目代码。提供全面的攻击识别及防护机制,适用于网络安全研究和学习。 1. 项目代码已通过功能验证并确认稳定可靠运行。欢迎下载体验!如在使用过程中遇到任何问题,请随时与我们沟通。 2. 此资源主要面向计算机相关专业的在校学生、专业教师及企业员工,包括但不限于计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信和物联网等领域。 3. 项目具有丰富的拓展空间,既适合初学者进阶学习,也可作为毕业设计、课程作业或初期项目演示等用途。 4. 我们鼓励大家在此基础上进行二次开发。在使用过程中如遇到任何问题或有任何建议,请随时联系我们沟通交流。 5. 希望您能在本项目中找到乐趣和灵感,并欢迎您的分享与反馈! 【资源说明】该课程大作业为基于SDN的DDoS攻击检测与防御系统的源代码,适用于相关领域的学习和研究。