張強(qiáng)強(qiáng) 李永忠

摘 要：為了在保證檢測(cè)準(zhǔn)確率的前提下提高檢測(cè)效率，并優(yōu)化SDN網(wǎng)絡(luò)中基于流表特征的DDoS攻擊檢測(cè)算法，主要分析基于流表特征的DDoS攻擊檢測(cè)技術(shù)及其存在的不足，提出首先利用主成分分析優(yōu)化流表特征，從中選出合適的特征子集，并采用支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)分類檢測(cè);然后搭建仿真網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，利用正常數(shù)據(jù)集與攻擊數(shù)據(jù)集訓(xùn)練分類器進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn);最后從檢測(cè)準(zhǔn)確率與檢測(cè)時(shí)間兩個(gè)維度對(duì)特征降維前后的檢測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過特征降維的檢測(cè)方法在不影響準(zhǔn)確率的同時(shí)，有效提高了檢測(cè)速率。

關(guān)鍵詞：軟件定義網(wǎng)絡(luò);DDoS攻擊;主成分分析;支持向量機(jī)

DOI：10. 11907/rjdk. 182675 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：TP309 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2019）007-0205-04

Research on DDoS Attack Detection Technology Based on SDN

ZHANG Qiang-qiang， LI Yong-zhong

（College of Computer， Jiangsu University of Science and Technology，Zhenjiang 211003，China）

Abstract： In order to improve detection efficiency and optimize DDoS attack detection algorithm based on stream table characteristics in SDN network on the premise of guaranteeing detection accuracy， this paper mainly analyses DDoS attack detection technology based on stream table characteristics and its shortcomings， and proposes to optimize flow table features by using principal component analysis（PCA）， and select appropriate features from them. and support vector machine（SVM） algorithm is applied to realize classification detection. By building a simulated network environment， the classifier is trained with normal data sets and attack data sets and tested. Finally， the detection methods before and after feature dimensionality reduction are compared from two dimensions of detection accuracy and detection time. The results show that the detection method after feature dimensionality reduction improves the detection speed without affecting the accuracy.

Key Words：software defined network; DDoS attack; principal component analysis; support vector machine

作者簡(jiǎn)介：張強(qiáng)強(qiáng)（1992-），男，江蘇科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)與信息安全;李永忠（1961-），男，碩士，江蘇科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授，研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)安全、藏文信息處理。

0 引言

軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Networking，SDN）[1]是一種新型網(wǎng)絡(luò)體系，具有網(wǎng)絡(luò)可編程化、控制平面與數(shù)據(jù)平面分離等特點(diǎn)，因而在云計(jì)算環(huán)境中得到了普遍應(yīng)用。SDN技術(shù)一方面為網(wǎng)絡(luò)帶來了革新，另一方面也對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)提出了新的挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相比，SDN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由于應(yīng)用層、控制層和數(shù)據(jù)層三層分離，使得每一層均有可能受到單獨(dú)攻擊，導(dǎo)致潛在攻擊平面增大[2]。其中控制層作為網(wǎng)絡(luò)核心部分，成為攻擊的主要目標(biāo)。DDoS作為傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中存在的主要安全威脅之一，因其具有發(fā)起簡(jiǎn)單、破環(huán)性強(qiáng)且難以進(jìn)行檢測(cè)與防御的特點(diǎn)，可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)造成極大破壞。隨著云計(jì)算技術(shù)的興起以及物聯(lián)網(wǎng)病毒的大規(guī)模傳播，使得超大流量的DDoS攻擊驟增。2018年3月，著名網(wǎng)站 Github遭遇史上最大的1.35 Tbps 的DDoS攻擊[3]。面對(duì)新環(huán)境下的DDoS攻擊，依靠單一檢測(cè)方法已無法達(dá)到理想檢測(cè)效果。在一個(gè)包含攻擊檢測(cè)、攻擊緩解和攻擊處理的完善的安全防護(hù)體系中，攻擊發(fā)生之前的檢測(cè)算法不僅要求有很高的準(zhǔn)確率，也需要有較高的檢測(cè)速率。目前，軟件定義網(wǎng)絡(luò)中的DDoS攻擊與防御相關(guān)工作主要圍繞控制層DDoS攻擊展開[4-5]。

很多學(xué)者針對(duì)SDN網(wǎng)絡(luò)中存在的DDoS攻擊提出了多種檢測(cè)方法。文獻(xiàn)[6]提出一種對(duì)發(fā)送給控制器的數(shù)據(jù)包信息進(jìn)行分析的方法，通過計(jì)算數(shù)據(jù)包熵值作為特征值，實(shí)現(xiàn)DDoS攻擊檢測(cè);文獻(xiàn)[7]對(duì)到達(dá)交換機(jī)的流進(jìn)行特征收集，計(jì)算出信息熵與單邊鏈接密度，對(duì)收集到的特征值進(jìn)行分析、訓(xùn)練，然后對(duì)攻擊進(jìn)行檢測(cè);文獻(xiàn)[8]提取出流表項(xiàng)中的TTL和源IP地址，得到相同TTL值下源IP地址的條件熵，通過滑動(dòng)窗口非參數(shù)CUSUM算法分析熵值變化，以檢測(cè)DDoS攻擊;文獻(xiàn)[9]提出一種基于熵的DDoS攻擊評(píng)估方法，利用層次分析法構(gòu)建DDoS攻擊效果評(píng)估指標(biāo)量化模型;文獻(xiàn)[10]提出一種多維條件熵的攻擊檢測(cè)方法。

交換機(jī)流表中蘊(yùn)含著豐富的流量信息，而基于熵的DDoS攻擊檢測(cè)方法并沒有充分利用這種優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[10]提出4種特征值以檢測(cè)DDoS攻擊;文獻(xiàn)[11]提取出流表項(xiàng)中的6個(gè)特征值組成特征向量，運(yùn)用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理相關(guān)特征數(shù)據(jù);文獻(xiàn)[12]針對(duì)傳統(tǒng)SVM-KNN算法，通過引入Relief算法的方式對(duì)其進(jìn)行加權(quán)改進(jìn)，并將改進(jìn)算法應(yīng)用于SDN網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的DDoS攻擊檢測(cè);文獻(xiàn)[13]提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DDoS攻擊檢測(cè)技術(shù)，從OpenFlow交換機(jī)的流表項(xiàng)中提取與攻擊相關(guān)的6個(gè)重要特征，分析6個(gè)特征值的變化，采用BPNN算法檢測(cè)DDoS攻擊;文獻(xiàn)[14]構(gòu)造全局網(wǎng)絡(luò)流表特征，采用基于互信息的特征選擇算法對(duì)流表特征序列進(jìn)行預(yù)處理，并利用分類學(xué)習(xí)算法對(duì)DDoS攻擊行為進(jìn)行在線檢測(cè)。

然而，由于以上基于流表特征的攻擊檢測(cè)方法在特征提取過程中存在特征維數(shù)過少或過多的情況，以及直接根據(jù)提取的特征值判斷是否為異常流量，而忽略了各特征值之間會(huì)有信息冗余，且特征向量維度會(huì)影響檢測(cè)效率的情況，本文提出一種改進(jìn)的基于流表特征的DDoS攻擊檢測(cè)方法。首先從交換機(jī)流表中提取6個(gè)全局流表特征組成特征矩陣，然后采用主成分分析法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)貢獻(xiàn)率與系統(tǒng)要求選擇出最優(yōu)特征子集，最后采用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）分類算法實(shí)現(xiàn)分類檢測(cè)，從而達(dá)到提高檢測(cè)速率的目的，可很好地滿足安全防護(hù)體系對(duì)檢測(cè)算法性能的要求。

1 基于流表特征的DDoS攻擊檢測(cè)方法

基于以上對(duì)DDoS攻擊檢測(cè)方法的分析研究，本文對(duì)基于流表特征的DDoS攻擊檢測(cè)方法進(jìn)行改進(jìn)。基本思想為：提取SDN網(wǎng)絡(luò)交換設(shè)備中的流表信息，轉(zhuǎn)換為特征向量，然后采用主成分分析法選出最優(yōu)特征子集，構(gòu)建攻擊檢測(cè)分類器，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分類。該檢測(cè)方法包括3個(gè)模塊：數(shù)據(jù)采集模塊、特征提取模塊與攻擊檢測(cè)模塊。檢測(cè)算法流程如圖1所示。

圖1 檢測(cè)算法流程

1.1 數(shù)據(jù)采集模塊

控制器定期向OpenFlow交換機(jī)發(fā)送流表請(qǐng)求指令ofp_flow_status_request，交換機(jī)收到信息并回復(fù)。圖2給出了交換機(jī)上收集提取的一條流表信息。

圖2 交換機(jī)中流表項(xiàng)

執(zhí)行sudo ovs-ofctl dump-flows s1>a.txt命令后，讀取重定向文件進(jìn)行流表收集。對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并從流表項(xiàng)中提取以下6個(gè)特征字段：源地址sip、目的地址dip、源端口sport、目的端口dport、數(shù)據(jù)包數(shù)pcount、比特?cái)?shù)bcount。

1.2 特征提取模塊

1.2.1 特征向量提取

基于上文提取出的流表項(xiàng)中與DDoS攻擊相關(guān)的特征字段，根據(jù)文獻(xiàn)[14]中的描述，將其轉(zhuǎn)換為與攻擊有關(guān)的一維特征信息，包括流包數(shù)均值A(chǔ)P、流表平均比特?cái)?shù)AB、流表項(xiàng)速率FR、源地址熵H（sip）、源端口熵H（sport）、目的端口熵H（dport）。

（1）流表平均包數(shù)（Average Packets）。

[APk=pcountjN]

（2）流表平均比特?cái)?shù)（Average Bytes）。

[ABk=bcountjpcountj]

（3）流表項(xiàng)速率（Flow Rate）。

[FRk=N1+N2T]

[N1]和[N2]分別表示目的地址與源地址為[ipk]的流表項(xiàng)數(shù)目。

（4）源地址熵。

[H（sip）=-Sip[n]Nlog（Sip[n]N）]

在有關(guān)目的IP的流表項(xiàng)集合中，不同源地址集合為[{Sipn|n=1，2，？，N}]，定義N維矩陣[Sip[N]：Sip[n]]表示源地址為[sipn]、目的地址為[dipk]的權(quán)重。

（5）源端口熵。

[H（sport）=-Sp[m]Mlog（Sp[m]M）]

不同源端口集合為[{sportm|m=1，2，？，M}]，定義M維矩陣[Sp[M]]。

（6）目的端口熵。

[H（dport）=-Dp[l]Llog（Dp[l]L）]

不同目的端口集合為[dportl|l=1，2，？，L]，L維矩陣為[Dp[L]]。

1.2.2 特征向量?jī)?yōu)化

合適的特征子集包括有用的特征信息，但不改變特征集的原始表達(dá)，可以增強(qiáng)分類器自學(xué)能力，降低分類訓(xùn)練復(fù)雜度，因此是保證DDoS攻擊檢測(cè)性能的關(guān)鍵。本文采用主成分分析方法[15]降低特征向量維度，得到優(yōu)化的特征向量子集作為分類器輸入，從而提高檢測(cè)效率?；谥鞒煞址治龅淖顑?yōu)特征子集選擇算法流程如下：

算法輸入：原始特征向量集X。

1. 按列計(jì)算數(shù)據(jù)集X的均值Xm，然后令Xn = X- Xm。

2. 求解矩陣Xn 的協(xié)方差矩陣，并將其記為Cov。

3. 計(jì)算協(xié)方差矩陣Cov的特征值與響應(yīng)的特征向量。

4. 計(jì)算各主成分貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率，根據(jù)要求選擇合適的k值，然后將其對(duì)應(yīng)的K個(gè)特征向量分別作為列向量，組成特征向量矩陣W。

5. 計(jì)算矩陣Y=XnW，即將數(shù)據(jù)集Xn投影到選取的特征向量上。

算法輸出：最優(yōu)特征子集Y。

1.3 分類檢測(cè)

由于正常狀態(tài)下與收到攻擊時(shí)的流量特征不同，所以可以將攻擊檢測(cè)問題看作分類問題。分類檢測(cè)基本流程為：對(duì)上述經(jīng)過主成分分析之后選取的特征子集進(jìn)行歸一化處理，并賦予樣本序列標(biāo)記{正常，異常}代表兩種不同網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。本文選擇支持向量機(jī)算法根據(jù)特征樣本序列構(gòu)建檢測(cè)模型，使用該模型對(duì)未標(biāo)記的特征樣本進(jìn)行分類，算法流程如圖3所示。

圖3 SVM分類檢測(cè)算法流程

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）[16]是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論與結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小理論的算法，SVM以有限數(shù)目的輸入樣本為訓(xùn)練依據(jù)，以獲得最優(yōu)效果，即使分類模型的學(xué)習(xí)能力與復(fù)雜度之間取得最佳平衡。核技巧是一種用來處理線性不可分問題的方法，該方法需要定義一個(gè)能恰當(dāng)?shù)赜?jì)算給定函數(shù)對(duì)內(nèi)積的核函數(shù)，其功能是將數(shù)據(jù)從輸入空間非線性變換到特征空間。特征空間具有更高甚至無限的維度，從而使數(shù)據(jù)在該空間被轉(zhuǎn)換成線性可分的[17]。將SVM分類方法應(yīng)用于DDoS攻擊檢測(cè)具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

為驗(yàn)證算法有效性，搭建SDN虛擬環(huán)境對(duì)其進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)運(yùn)行在Mininet[18]平臺(tái)上，控制器采用Floodlight。Floodlight是一款支持OpenFlow協(xié)議，且基于JAVA語言的開源SDN控制器，由Big Switch Networks 公司與開源社區(qū)提供支持[19]。測(cè)試中正常樣本采用DARPA 99數(shù)據(jù)集中的網(wǎng)絡(luò)流量，該數(shù)據(jù)記錄了每條數(shù)據(jù)包的完整信息，以tcpdump格式保存。DDoS攻擊樣本采用MIT提供的DDoS數(shù)據(jù)集LLS_DDoS_2.0.2[20]，根據(jù)不同采樣周期從正常流量與異常流量中提取信息，整理成流表項(xiàng)條目。正常樣本與異常樣本數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 正常樣本與異常樣本數(shù)量分布

根據(jù)上文提出的特征值和采樣率在數(shù)據(jù)集中對(duì)流量信息進(jìn)行信息提取，分為正常流量特征與異常流量特征。首先對(duì)特征進(jìn)行主成分分析，然后利用SVM分類器對(duì)處理后的特征子集進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)主成分分析算法原理，如何保留主成分，也即k值選擇是一個(gè)需要關(guān)注的問題。如果k值過大，則數(shù)據(jù)壓縮率不高;k值過小，則數(shù)據(jù)近似誤差太大。如圖4所示為k=4時(shí)，正常流與異常流特征值分布情況。

將經(jīng)過主成分分析后的特征向量子集進(jìn)行歸一化處理，并對(duì)兩種類型流量作出標(biāo)記：“0”代表正常狀態(tài)，“1”代表攻擊狀態(tài)，然后利用SVM分類器對(duì)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，最后應(yīng)用訓(xùn)練后的SVM對(duì)待測(cè)樣本進(jìn)行分類檢測(cè)分析。其中，SVM分類器使用的工具是Matlab自帶的分析工具，算法使用的線性函數(shù)為核函數(shù)。

為驗(yàn)證本文檢測(cè)算法的正確性，考慮檢測(cè)準(zhǔn)確率與分類時(shí)間兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，將未優(yōu)化的流表特征直接作為判斷攻擊檢測(cè)的方法并進(jìn)行對(duì)比。在相同樣本數(shù)量的前提下，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 檢測(cè)結(jié)果對(duì)比

從表2可以看出，本文提出的對(duì)流表特征矩陣進(jìn)行優(yōu)化之后再利用分類器檢測(cè)異常流量的方法，在保證檢測(cè)結(jié)果的同時(shí)，也提高了檢測(cè)速率，證明了該檢測(cè)方法的有效性，能夠?yàn)镾DN網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系提供一種可靠的檢測(cè)算法。另一方面，隨著特征矩陣維度的降低，檢測(cè)時(shí)間與檢測(cè)準(zhǔn)確率都有一定程度下降。因此，如何選擇主成分分析之后特征矩陣的維度，平衡檢測(cè)準(zhǔn)確率與檢測(cè)速率，從而進(jìn)一步提高算法性能成為下一步的研究重點(diǎn)。

3 結(jié)語

本文改進(jìn)了基于流表特征的DDoS攻擊檢測(cè)算法，首先從OpenFlow交換機(jī)上獲取流表項(xiàng)，提取與攻擊相關(guān)的6個(gè)重要特征組成流表特征矩陣，并利用主成分分析方法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化處理，根據(jù)不同貢獻(xiàn)率選取合適的特征子集作為分類器輸入，利用SVM分類器區(qū)分出攻擊流量與正常流量，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)DDoS的檢測(cè)。最后在仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境中對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證，通過對(duì)比，證明了該方法在保證檢測(cè)準(zhǔn)確率的前提下，可有效提高檢測(cè)效率。在未來工作中應(yīng)盡可能多地從流表項(xiàng)中提取與攻擊有關(guān)的特征，并對(duì)主成分分析后保留的特征參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)更好的檢測(cè)效果。

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（責(zé)任編輯：黃 健）