基于SDN网络安全技术研究-开题报告

传统网络环境中，网络传输设备上运行这各种网络传输协议，网络负载压力较大。随着网络技术的发展，网络规模日益扩大，网络设备运行压力也越来越大，对人和设备的运行维护带来较大的压力，并且在传统的网络环境中，网络设备的控制逻辑和转发能力是紧密联系一起，这种设计降低了网络设备的灵活性，同时提高了运营的成本。随着云计算和虚拟化技术逐步深入，这些需求迫在眉睫，需要网络设备具有更好的能力才满足各种差异性场景需求，在这样需求环境背景下，软件定义网络（Software Defined Network，SDN）随之产生。

由美国斯坦福大学clean-slate课题研究组提出的一种新型网络创新架构，实现了网络设备中的转发和决策层的分离，达到集中控制的目的，在SDN架构中，通过对增加网络架构的可编程性来改变当前静态和配置复杂的传统网络架构，是的网络控制更加集中与灵活，另一方面解决的传统网络架构中的可扩展性、有效性和灵活性的不足问题。在于传统网络比较下，SDN架构体系拥有众多优势，但是随着SDN机构的迅速发展，SDN架构中的控制平面和数据平面很容易被黑客所攻击，而分布式拒绝服务攻击是互联网中最大威胁，SDN架构同样也面对同样威胁。与传统网络架构相比，黑客利用SDN架构中控制与转发分离的这个特点，在SDN中被DDos攻击更加严重，如耗尽控制层的系统资源或者阻塞互联网带宽。

一、国内研究现状

最近几年这样事件屡见不鲜，根据CCW Research数据，2017-2019年中国SDN市场规模呈现逐年增长态势，且增速处于较高水平。其中，2019年中国SDN市场规模达到18.8亿元，同比增长38.2%。如Huawei大力投入研发精力研发SDN相关产品。不仅在开源项目方面参与OpenDaylight项目，还参与ONOS项目，一方面，跟进OpenDaylight项目不落后，另一方企图通过ONOS项目来争取更多的市场。此外，Huawei也大力发展SNC控制器等SDN产品。但是仅2020年上半年，因攻击成本低、攻击效果明显等特点，DDoS攻击仍然是互联网用户面临的最常见、影响较大的网络安全威胁之一。

抽样监测发现，我国每日峰值流量超过10Gbps的大流量DDoS攻击事件数量与2019年基本持平，约220起。其中云平台上遭受DDoS攻击次数占境内目标被攻击次数的76.1%、被植入后门链接数量占境内全部被植入后门链接数量的90.3%、被篡改网页数量占境内被篡改网页数量的93.2%。其次，攻击者经常利用我国云平台发起网络攻击。

国内徐洋等人利用 SDN 架构特性， 提出一种通过对流表项中的包头域提取 5 元组特征值，再将计算的熵值与阈值比较的方法， 实现对 SDN 架构下的 DDoS 攻击检测；肖甫等人在SDN中基于OpenFlow协议选取了5个关键流量特征， 利用KNN分类算法实现对网络异常流量的检测。

二、国外研究现状

例如虚拟化产品巨头VMware就是一个很好的例子。最近几年VMware瞄准SDN的市场之后，VMware收购了创业公司Nicira，在其Network Virtualization Platform (NVP) 的基础之上，结合自己的vCloud Networking and Security (vCNS) 推出了NSX，从而占据了数据中心网络虚拟化的一部分市场，加入了SDN市场的竞争。新的SDN产品的推出，也给业界推动SDN发展的信心，从而促进SDN控制平面的发展。

随着技术的发展，网络规模的扩大，SDN控制器将出现分级分域的概念，多控制器之间将出现协同工作的功能。即管理不同网络的控制器运行对应的应用，而不同控制器之间通过东西向接口进行信息同步，从而完成全网的管理。目前在OpenDaylight中实现的SDNi协议即是一种SDN东西向协议的实现方法。未来的SDN控制平面应该是局域集群，全局分级的架构。此外，未来的SDN控制平台会成为网络操作系统形式的存在，目前ONOS就是网络操作系统的示范。除此之外，SDN控制平台将和OpenStack等云管理平台整合运作，这也是当下控制器的一个趋势之一。虽然开发者可以在SDN控制平面上开发部署很多应用，但是未来的SDN控制器将面对特定的网络运行特定的应用，而不会运行全部的应用，甚至于根据不同场景，出现不同的版本的控制平台。

但是随着SDN发展日益壮大，自身安全问题越来越突出，Shin等人通过实验的方式验证的DDos攻击在SDN架构下的可能性，实验员在以不同速度向控制器发送伪造数据流和合法数据量，通过实验观察最后发现当攻击流量强度达到一定阶段时候，就出现合法数据分组丢失现象。Dayal等人分析了DDos攻击对SDN的影响，其中SYN Flood泛洪攻击不需要大规模流量就对控制器造成攻击效果。CuiJie等人对SDN架构下的DDoS攻击，选取了源IP地址熵以及目的 IP 地址熵，结合支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类算法，利用互联网数据分析中心已发布的DDoS攻击数据集进行实验。为解决上述问题，本文主要对IPv6环境下基于SDN架构下的DDoS攻击检测与防御方法进行研究。针对DDoS攻击检测方法进行了研究，分析了SDN机构下DDoS攻击特点，构建基于BP神经网络的DDoS攻击检测模型。针对SDN架构下防御问题，研究基于Packet_in阈值的溯源算法。

B. ^范文提纲格式

绪论

研究背景与意义

国内外发展现状

^范文主要工作与结构

相关技术基础

软件定义网络

IPv6技术

DDoS攻击概述

BP神经网络

基于SDN的DDoS攻击检测算法分析

算法选择

基于SDN架构下DDos攻击检测方法研究

攻击总体设计

基于BP神经网络模型的DDos攻击检测

基于BP神经网络模型的DDos攻击设计

结果分析

基于SDN架构下DDos攻击防御方法研究

攻击溯源分析

攻击溯源策略

攻击溯源设计

综合仿真

仿真平台建设

架构设计

实验验证

总结与展望

结束语

C. 参考文献

刘振鹏, 贺玉鹏, 王文胜, 等. SDN 环境下的 DDoS 攻击检测方案[J]. 武汉大学学报

周 环 , 刘 慧 . 基 于 Floodlight 的 SDN 控 制 器 研 究 [J]. 计 算 机 工 程 与 应用,2016,52(24):137-147.

高 先 明 , 王 宝 生 , 邓 文 平 , 陶 静.SDN 网 络 中 控 制 器 放 置问 题 综 述  通 信 学报,2017,38(07):155-164

 梅梦喆. SDN 中基于多维条件熵的 DDoS 攻击检测与防护研究[D]. 南昌航空大学,

夏彬. 基于软件定义网络的 WLAN 中 DDoS 攻击检测和防护[D]. 上海交通大学,2015

姚琳元, 董平, 张宏科. 基于对象特征的软件定义网络分布式拒绝服务攻击检测方法[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(02): 381–388.

徐洋, 陈燚, 何锐, 等. SDN 中 DDoS 检测及多层防御方法研究[J]. 信息网络安全,2017(12): 22–28

万凡. SDN 环境下的 DDoS 攻击检测技术与防护机制研究[D]. 西南交通大学, 2018

魏松杰, 孙鑫, 赵茹东, 等. SDN 中 IP 欺骗数据分组网络溯源方法研究[J]. 通信学报, 2018, 39(11): 181–189

 周环,刘慧.基于 Floodligh的SDN控制器研[J]. 计算机工程与应用,2016,52(24):137-147

康海燕,闫涵,黄浩然,孙璇.基于 BP 神经网络的 Wi-Fi 安全评价模型的研究[J].通信学报,2016,37(S1):50-56

刘慧 著 基于Floodlight的SDN控制器研究 计算机工程与应用