| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题来源及本人工作 | 第10页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 SDN及DDoS相关技术 | 第11-25页 |
| 2.1 SDN网络架构概述 | 第11-12页 |
| 2.2 OpenFlow协议 | 第12-16页 |
| 2.2.1 OpenFlow交换机 | 第12-14页 |
| 2.2.2 OpenFlow控制器 | 第14-16页 |
| 2.3 DDoS攻击 | 第16-21页 |
| 2.3.1 DDoS攻击原理 | 第16-17页 |
| 2.3.2 DDoS攻击的分类 | 第17-19页 |
| 2.3.3 僵尸网络 | 第19-20页 |
| 2.3.4 利用P2P发起DDoS | 第20-21页 |
| 2.4 传统网络架构下的DDoS防御方法 | 第21-23页 |
| 2.4.1 主机强壮性 | 第21-22页 |
| 2.4.2 中间件过滤 | 第22-23页 |
| 2.4.3 高可用性 | 第23页 |
| 2.5 传统网络架构下的DDoS溯源技术 | 第23-24页 |
| 2.5.1 日志记录技术 | 第23-24页 |
| 2.5.2 ICMP追踪技术 | 第24页 |
| 2.5.3 包标记技术 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 SDN下基于熵值计算的DDoS检测方法改进 | 第25-42页 |
| 3.1 DDoS检测方法 | 第25-28页 |
| 3.1.1 基于DPI的DDoS检测 | 第25页 |
| 3.1.2 基于流的DDoS检测 | 第25-26页 |
| 3.1.3 基于机器学习的DDoS检测 | 第26-27页 |
| 3.1.4 基于熵值计算的DDoS检测 | 第27-28页 |
| 3.2 基于信息熵的DDoS检测方法改进 | 第28-33页 |
| 3.2.1 熵值的计算 | 第28-30页 |
| 3.2.2 攻击的判断 | 第30-33页 |
| 3.3 实验验证 | 第33-41页 |
| 3.3.1 实验环境搭建 | 第33页 |
| 3.3.2 关键参数选择 | 第33-36页 |
| 3.3.3 实验结果评价 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 SDN下DDoS检测防御系统设计 | 第42-51页 |
| 4.1 系统模型 | 第42-43页 |
| 4.2 流表收集模块 | 第43-46页 |
| 4.2.1 流表收集周期 | 第44页 |
| 4.2.2 流表预处理 | 第44-45页 |
| 4.2.3 流表发送窗口 | 第45-46页 |
| 4.3 DDoS检测模块 | 第46-47页 |
| 4.3.1 熵值计算 | 第46页 |
| 4.3.2 攻击判断 | 第46-47页 |
| 4.4 DDoS防御模块 | 第47-51页 |
| 4.4.1 服务重定向 | 第47-48页 |
| 4.4.2 攻击流量识别 | 第48-49页 |
| 4.4.3 策略控制 | 第49-51页 |
| 第五章 SDN下DDoS检测防御系统实验分析 | 第51-58页 |
| 5.1 实验环境搭建 | 第51-52页 |
| 5.1.1 控制器的选择 | 第51页 |
| 5.1.2 网络仿真器的选择 | 第51页 |
| 5.1.3 流量的产生 | 第51-52页 |
| 5.1.4 网络的搭建 | 第52页 |
| 5.2 实验结果评价 | 第52-57页 |
| 5.2.1 实验案例 | 第52-53页 |
| 5.2.2 系统性能分析 | 第53-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第63-64页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |