公开(公告)号：CN110474883A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910669487.5

申请日：2019-07-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 兰海燕 ,  孙建国 ,  潘昱辰 ,  赵国冬 ,  李思照 ,  关键 ,  高迪

IPC: H04L29/06

Abstract: 一种基于重标极差法的SDN异常流量检测方法，属于计算机网络安全技术领域。该方法包括收集SDN各节点(包括控制器和各用户终端)的正常网络流量包数量，分别计算其Hurst指数；保存并作为网络正常指标，设定正常状态的阈值；收集各节点发生某种已知异常的网络流量包数量，计算各节点Hurst指数作为该异常的指标；用窗函数截取前向序列并计算其Hurst指数，若由正常指标最终变为某种异常指标，即可确定该模式的异常发生并确定发生异常时刻点。若只是指标变化偏离了正常值，但不能找到相近的异常指标，则发生了已知模式之外的异常，并能够确定异常时刻点。本发明可以实时检测流量状态，判断流量是否异常，并且能够检测异常发生时刻，有利于加强SDN网络系统的安全性。

公开(公告)号：CN110474883B

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN201910669487.5

申请日：2019-07-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 兰海燕 ,  孙建国 ,  潘昱辰 ,  赵国冬 ,  李思照 ,  关键 ,  高迪

IPC: H04L9/40

Abstract: 一种基于重标极差法的SDN异常流量检测方法，属于计算机网络安全技术领域。该方法包括收集SDN各节点(包括控制器和各用户终端)的正常网络流量包数量，分别计算其Hurst指数；保存并作为网络正常指标，设定正常状态的阈值；收集各节点发生某种已知异常的网络流量包数量，计算各节点Hurst指数作为该异常的指标；用窗函数截取前向序列并计算其Hurst指数，若由正常指标最终变为某种异常指标，即可确定该模式的异常发生并确定发生异常时刻点。若只是指标变化偏离了正常值，但不能找到相近的异常指标，则发生了已知模式之外的异常，并能够确定异常时刻点。本发明可以实时检测流量状态，判断流量是否异常，并且能够检测异常发生时刻，有利于加强SDN网络系统的安全性。