尹彦尚，索同鹏，董黎刚，蒋献

基于贝叶斯攻击图的SDN安全预测方法

尹彦尚，索同鹏，董黎刚，蒋献

（浙江工商大学信息与电子工程学院（萨塞克斯人工智能学院），浙江 杭州 310018）

现有研究者采用威胁建模和安全分析系统的方法评估和预测软件定义网络（software defined network，SDN）安全威胁，但该方法未考虑SDN控制器的漏洞利用概率以及设备在网络中的位置，安全评估不准确。针对以上问题，根据设备漏洞利用概率和设备关键度结合PageRank算法，设计了一种计算SDN中各设备重要性的算法；根据SDN攻击图和贝叶斯理论设计了一种度量设备被攻击成功概率的方法。在此基础上设计了一种基于贝叶斯攻击图的SDN安全预测算法，预测攻击者的攻击路径。实验结果显示，该方法能够准确预测攻击者的攻击路径，为安全防御提供更准确的依据。

SDN安全预测；漏洞利用概率；攻击图；PR算法

1 引言

软件定义网络[1]（software defined network，SDN）解决了传统网络部署、维护复杂和不可编程等问题，加速了网络的发展。SDN在物理上和逻辑上将网络控制平面和数据平面分开，使网络变得敏捷灵活，被许多应用领域所采用，但SDN体系架构带来了许多未知且额外的安全问题、风险和威胁[2-3]。SDN引入了新的网络组件支持新的网络功能，如SDN控制器和交换机，这会使SDN中存在着传统网络中未考虑的漏洞[4]。

被攻击的网络主机会利用SDN控制器中的漏洞，通过发送包含负载的特制的网络数据包，在SDN控制器上安装SDN恶意软件，会造成恶意应用程序威胁[5]。所有OpenFlow交换机都允许任何人通过被动监听端口从任何网络连接，大多数OpenFlow交换机使用这些被动侦听端口进行远程调试，而且这些端口允许访问流表。……