徐玉华 , 孙知信

1(南京邮电大学 国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术),江苏 南京 210003)

2(宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室(南京邮电大学),江苏 南京 210003)

在当今信息时代,云计算和大数据的出现,使得计算机网络具有动态性、复杂性、并发性和实时性等特点,这就要求网络管理员能够实施高级策略实现网络的自动配置.而传统网络配置更改复杂,容易导致配置错误[1];此外,Internet 的固化机制阻碍了网络基础设施的创新和演进[2].为了解决传统TCP/IP 网络结构的诸多难题,斯坦福大学的Clean Slate 课题组于2009 年提出了软件定义网络(software defined networking,简称SDN)的概念[3].SDN 将控制平面与数据平面分离,提高了网络的可编程性、集中控制性,简化了网络的配置操作过程.SDN 能有效降低网络负载,提高网络工作效率,实现网络性能的扩展.

然而,SDN 与传统网络一样面临着网络攻击的威胁[4].网络攻击发生时常常表现为流量异常,所谓异常流量是指网络流量的行为不符合预期的正常行为模式.异常流量的出现,意味着网络中可能存在某些未经授权的信息访问和数据操作[5],例如拒绝服务(denial of service,简称DoS)攻击使相应的服务器过载、蠕虫和病毒通过网络利用已知漏洞对主机进行特权访问与攻击等.因此,异常流量在网络中的频繁出现,将危害网络的有效性和可靠性.

异常流量检测技术是指通过有效的技术手段识别和过滤网络中的异常流量,是一种保证网络安全的基本方法[6].及时、准确……