摘要

针对恶意攻击给OpenFlow虚拟流表查找带来的破坏性影响,构建了一种抗恶意攻击的OpenFlow虚拟流表高性能查找方法。该方法基于近似成员关系查询理论,采用布鲁姆过滤器预测元组查找失败结果,以绕过绝大多数元组失败查找操作,提高OpenFlow虚拟流表查找效率;进一步,设计了一种可扩展计数型布鲁姆过滤器,根据元组规模的动态变化进行适应性伸缩,从而始终以高准确率判定元组查找失败结果;最后,采用实际网络流量样本和模拟恶意攻击方式,评估所提OpenFlow虚拟流表查找方法的性能。实验结果表明:当攻击包与正常包分别按1:2和2:1比例混合时,所提方法的假阳性错误率始终保持在6%以下,比计数型布鲁姆过滤器降低了93%,而平均查找长度降低了90%。

全文