| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 针对SDN网络中的DDoS攻击的研究 | 第11页 |
| 1.2.2 基于统计信息分析的检测方法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于机器学习的检测方法 | 第12-13页 |
| 1.2.4 基于策略的检测方法 | 第13页 |
| 1.3 研究内容及主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 文章结构 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-16页 |
| 第2章 相关知识 | 第16-21页 |
| 2.1 SDN简介 | 第16-18页 |
| 2.1.1 SDN架构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于OpenFlow的SDN网络 | 第17-18页 |
| 2.2 条件熵简介 | 第18页 |
| 2.3 GHSOM神经网络 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 SDN网络中DDOS攻击分析与检测方法设计 | 第21-29页 |
| 3.1 攻击种类分析 | 第21-24页 |
| 3.1.1 由传统网络攻击中衍生出的DDoS攻击 | 第21-22页 |
| 3.1.2 针对SDN架构的DDoS攻击 | 第22-24页 |
| 3.2 SDN交换机分析 | 第24-25页 |
| 3.2.1 OpenFlow协议中三种消息类型 | 第24页 |
| 3.2.2 交换机和控制器之间的交互过程 | 第24-25页 |
| 3.3 攻击特征分析 | 第25-27页 |
| 3.3.1 攻击场景 | 第26页 |
| 3.3.2 攻击特征 | 第26-27页 |
| 3.4 SDN网络中的DDOS检测方法设计思路 | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 SDN网络中基于条件熵和GHSOM的DDOS攻击检测方法(MBCE&G) | 第29-40页 |
| 4.1 MBCE&G主要思想及检测流程 | 第29-30页 |
| 4.1.1 MBCE&G阶段性检测思想 | 第29页 |
| 4.1.2 MBCE&G检测流程图 | 第29-30页 |
| 4.2 受损交换机 | 第30-33页 |
| 4.2.1 相关概念 | 第30-31页 |
| 4.2.2 指标选取 | 第31-32页 |
| 4.2.3 交换机流请求速率算法 | 第32-33页 |
| 4.3 流信息采集 | 第33-34页 |
| 4.3.1 流表信息收集 | 第34页 |
| 4.3.2 流表收集周期 | 第34页 |
| 4.4 特征提取 | 第34-36页 |
| 4.5 使用GHSOM神经网络进行攻击检测 | 第36-38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第5章 仿真实验及其分析 | 第40-48页 |
| 5.1 实验环境 | 第40页 |
| 5.2 实验数据集 | 第40-41页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第41-47页 |
| 5.3.1 交换机流请求速率观测 | 第41-43页 |
| 5.3.2 四元组条件熵观测 | 第43-45页 |
| 5.3.3 检测率对比 | 第45-46页 |
| 5.3.4 性能对比 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 本文的主要工作 | 第48页 |
| 6.2 下一步研究工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第54页 |