基于SDN技术的数据中心网络异常流量检测算法

作者：谢燕; 裴浪

来源：吉林大学学报(信息科学版), 2022, 40(02): 240-246.

DOI：10.19292/j.cnki.jdxxp.20220411.012

• 软件定义网络(SDN)技术
• 数据中心网络
• 异常流量
• 流量特征提取
• 异常流量检测

随着数据中心网络流量剧增，导致异常流量攻击事件频繁发生，严重威胁了用户数据安全，为此，提出一种基于软件定义网络(SDN:Software-Defined Networking)技术的数据中心网络异常流量检测算法。该算法采用SDN技术网络框架与时间、频率集合方式构建数据流量传输流程，利用模糊C均值聚类、四元组、反向传播(BP:Back Propagation)神经网络等算法提取数据流量特征，利用主成分分析算法建立流量特征子空间，并使用矩阵方式向子空间投影，最后采用设定阈值和投影周期数据向量判断数据中心网络是否存在异常流量。实验结果表明，所提算法不仅计算简便，还能保证异常流量检测计算结果的精度，有效维护数据中心网络稳定与安全。

• 单位
  武汉晴川学院; 湖南信息学院