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SDN中DDoS攻击的检测与缓解:综述,研究挑战与未来方向. (英语) Zbl 1478.68016
摘要:过去已经提出了许多安全解决方案来保护Internet架构免受各种恶意软件的攻击.然而,互联网及其应用的安全性仍然是一个开放性的研究挑战.为了设计一个更可靠的网络,研究人员不断地研究新的网络结构,如HTTP作为窄腰网络,称为数据网络(NDN),可编程网络和软件定义网络(SDN).其中,SDN已经成为一个更健壮和安全的解决方案,以打击此类恶意活动.在SDN中,控制平面和数据平面的分岔提供了更高的可管理性,控制性,规则的动态更新,分析和网络全局视图.虽然与传统的基于IP的网络相比,SDN似乎是一种安全的网络体系结构,但是SDN本身容易受到各种类型的网络入侵,并且面临着严峻的部署挑战.本文系统地回顾了SDN网络中70种主要的DDoS检测和缓解机制.这些机制可分为四类,即基于信息理论的方法,基于机器学习的方法,基于人工神经网络的方法和其他各种方法.本文还对部署基于SDN的安全DDoS防御解决方案中的各种公开研究问题,差距和挑战进行了探讨.这样一个详尽的回顾必将有助于研究人员在SDN网络中提供更健壮,更可靠的DDoS解决方案.
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