[发明专利]一种SDN环境下基于集成小波变换的LDoS攻击检测方法有效

专利信息
申请号: 202011530024.X 申请日: 2020-12-22
公开(公告)号: CN112637202B 公开(公告)日: 2022-08-12
发明(设计)人: 崔允贺;王聪;申国伟;高鸿峰 申请(专利权)人: 贵州大学
主分类号: H04L9/40 分类号: H04L9/40
代理公司: 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 代理人: 张宏威
地址: 550025 贵*** 国省代码: 贵州;52
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摘要:
搜索关键词: 一种 sdn 环境 基于 集成 变换 ldos 攻击 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种SDN环境下基于集成小波变换的LDoS攻击检测方法,其特征是:包括以下步骤:

步骤1:利用多种不同的小波变换基函数计算得到不同的小波能量谱的熵值集合;

步骤2:从小波基函数库中随机选取小波基函数,设定为Daubechies基函数;

步骤3:基于Daubechies基函数对提取的流表项特征依次递归地对每一层得到的低通近似系数进行小波分解,对应得到各系数矩阵,判断所选取的小波基函数个数是否达到指定集成小波基函数个数,当达到指定值,则完成;

所述步骤3具体为:

步骤3.1:根据小波变换类型初始化小波基函数库,选取其中一种小波基函数;

步骤3.2:基于选取的小波基函数对流表项特征依次递归地对每一层得到的低通近似系数进行小波分解;

步骤3.3:计算对应基函数所分解的小波系数矩阵,提取其小波系数矩阵的细节系数,计算对应的集成小波能量值,根据集成小波能量值和信息熵值计算不同的小波能量谱的熵值,得到集成小波能量谱的熵值集合;

步骤3.4:判断是否达到预定的小波基种类个数,如果达到,则完成,反之,跳转至步骤3.2;

步骤4:为计算得到的集成小波能量谱的熵值集合分配相应标签,选取部分数据集训练支持向量机模型和全连接神经网络模型;

所述步骤4具体为:

步骤4.1:根据集成小波能量谱的熵值集合库中依次选取小波能量谱的熵值集合,为小波能量谱的熵值集合分配相应的标签,生成相应的训练集;

步骤4.2:通过训练集训练出模型,使用训练模型分析集成小波能量谱的熵值集合之间的差异与联系,并检测LDoS攻击流量;

步骤5:使用训练后的支持向量机模型和全连接神经网络模型检测SDN网络中的LDoS攻击,检测出LDoS攻击则发送警告消息,丢弃流表项对应的数据包,减少SDN网络负载。

2.根据权利要求1所述的一种SDN环境下基于集成小波变换的LDoS攻击检测方法,其特征是:所述步骤3还包括:利用三种不同小波基函数进行分解后,获取各系数矩阵的细节系数,并计算其相应的集成小波能量值,结合集成小波能量值与信息熵值计算对应的集成小波能量谱的熵值,以获取集成小波能量谱的熵值集合,将集成能量谱的熵值集合作为特征,存到数组中,生成集成小波能量谱的熵值集合库。

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