检索结果

Select

1. 软件定义网络环境下的低速率拒绝服务攻击检测方法

刘向举, 路小宝, 方贤进, 尚林松

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (4): 1301-1307. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021061100

摘要（403）

HTML （23）

PDF （610KB）（187）

低速率拒绝服务（LDoS）攻击是一种拒绝服务（DoS）攻击改进形式，因其攻击平均速率低、隐蔽性强，使得检测LDoS攻击成为难点。针对上述难点，提出了一种在软件定义网络（SDN）的架构下，基于加权均值漂移-K均值算法（WMS-Kmeans）的LDoS攻击检测方法。首先，通过获取OpenFlow交换机的流表信息，分析并提取出SDN环境下LDoS攻击流量的六元组特征；然后，利用平均绝对值百分比误差作为均值漂移聚类中欧氏距离的权值，以此产生的簇心作为K-Means的初始中心对流表进行聚类，从而实现LDoS攻击的检测。实验结果表明：在SDN环境下，所提方法对LDoS攻击具有较好的检测性能，平均检测率达到99.29%，平均误警率和平均漏警率分别为1.97%和0.69%。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于软件定义物联网的分布式拒绝服务攻击检测方法

刘向举, 刘鹏程, 徐辉, 朱晓娟

计算机应用 2020, 40 (3): 753-759. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091611

摘要（578）

PDF （872KB）（357）

由于物联网（IoT）设备众多、分布广泛且所处环境复杂，相较于传统网络更容易遭受分布式拒绝服务（DDoS）攻击，针对这一问题提出了一种在软件定义物联网（SD-IoT）架构下基于均分取值区间长度- K均值（ELVR- Kmeans）算法的DDoS攻击检测方法。首先，利用SD-IoT控制器的集中控制特性通过获取OpenFlow交换机的流表，分析SD-IoT环境下DDoS攻击流量的特性，提取出与DDoS攻击相关的七元组特征；然后，使用ELVR- Kmeans算法对所获取的流表进行分类，以检测是否有DDoS攻击发生；最后，搭建仿真实验环境，对该方法的检测率、准确率和错误率进行测试。实验结果表明，该方法能够较好地检测SD-IoT环境中的DDoS攻击，检测率和准确率分别达到96.43%和98.71%，错误率为1.29%。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 基于物联网的纺织车间环境智能测控系统

刘向举, 李敬兆, 刘丽娜

计算机应用 2015, 35 (7): 2073-2076. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.07.2073

摘要（574）

PDF （722KB）（638）

为了改善纺织厂车间环境,提高对环境的自动控制水平,提出了一种基于物联网(IoT)的纺织车间环境智能测控系统。给出了该系统的总体设计方案,设计了单跳多汇集节点的无线网络拓扑结构,以降低汇集节点的传输负载,提高网络的数据传输率。详细阐述了该系统感知节点、控制节点等节点硬件设计的具体实施方案和软件工作流程,并利用改进的牛顿插值算法作为拟合函数对检测的数据进行处理,提高了系统检测与控制准确度。应用结果表明,该系统结构简单、稳定可靠、成本低、易于维护和升级,取得了良好的应用效果。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价