计算机应用研究

北大核心,JST,Pж(AJ),CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:51-1196/TP

国际刊号:1001-3695

计算机应用研究杂志2022年第9期:SDN中基于MS-KNN算法的LFA检测方法

发布日期:

作者:孙文悦,王昌达,

单位:江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013;

关键词:链路泛洪攻击,SDN,均值漂移算法,K近邻算法,MS-KNN,

基金:国家自然科学基金资助项目(62072217,61672269);;

针对一种新型的DDoS攻击—链路泛洪攻击(link-flooding attack,LFA)难以检测的问题,提出了SDN中基于MS-KNN(mean shift-K nearest neighbor)方法的LFA检测方法。首先通过搭建SDN实验平台,模拟LFA并构建LFA数据集;然后利用改进的加权欧氏距离均值漂移(mean shift,MS)算法对LFA数据集进行分类;最后利用K近邻(K nearest neighbor,KNN)算法判断分类结果中是否具有LFA数据。实验结果表明,相较于KNN算法,利用MS-KNN不仅得到了更高的准确率,同时也得到了更低的假阳性率。

来源:2022年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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