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一种基于机器学习的DDoS攻击检测方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202110888851.4
  • IPC分类号:H04L29/06;G06K9/62
  • 申请日期:
    2021-08-03
  • 申请人:
    西北大学
著录项信息
专利名称一种基于机器学习的DDoS攻击检测方法
申请号CN202110888851.4申请日期2021-08-03
法律状态公开申报国家中国
公开/公告日2021-11-23公开/公告号CN113691503A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号H04L29/06IPC分类号H;0;4;L;2;9;/;0;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人西北大学申请人地址
陕西省西安市太白北路229号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人西北大学当前权利人西北大学
发明人吴昊;侯爱琴
代理机构西安恒泰知识产权代理事务所代理人孙雅静
摘要
本发明公开一种基于机器学习的DDoS攻击检测方法,获取包含SSIP、SDFP、SDFB、SFE和RFIP的数据集,利用SVM算法训练得到SVM分类模型,搭建SDN网络拓扑结构;在SDN网络架构下结合SVM算法通过CAS‑SVM模型进行实时的DDoS攻击检测,对受到攻击的OpenFlow Switch删除其流表,从而保证了SDN网络可以正常通信,避免了由于DDoS攻击所造成的网络瘫痪等问题。减少了检测DDoS攻击的时间。而CAS‑SVM模型也可以实时监测SDN网络中是否存在DDoS攻击,若存在DDoS攻击就删除受到攻击的交换机流表,从而保证SDN网络可以正常通信,减少由于网络攻击造成的交换机瘫痪、网络拥塞等问题。

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