SDN中基于φ-熵与IDBO-RF的DDoS攻击联合检测模型

来源：吉林大学学报·理学版杂志2025年第5期北京时间：

作者：高新成, 王启龙, 王莉利

单位：1. 东北石油大学 现代教育技术中心, 黑龙江 大庆 163318；2. 东北石油大学 计算机与信息技术学院, 黑龙江 大庆 163318

摘要：为减少软件定义网络中分布式拒绝服务攻击检测中的资源消耗, 提高检测精度, 提出一种基于φ-熵与IDBO-RF的二级联合检测模型. 首先, 通过计算目的IP地址φ-熵筛选异常流量完成一级触发检测； 其次, 利用改进蜣螂优化算法优化随机森林的超参数, 构建IDBO-RF模型, 将异常流量通过最优特征子集映射到IDBO-RF模型进行分布式拒绝服务攻击二级确认检测. 经公开数据集和仿真实验验证, 该模型有效缩短了检测时间, 减少了软件定义网络的控制器资源消耗, 在分布式拒绝服务攻击二分类和多分类检测中准确率均达99%以上, 平均检测时间仅1.21 s, 对控制器CPU占用率仅33.45%, 具有良好的泛化性能.

关键词：软件定义网络,分布式拒绝服务攻击,φ-熵,随机森林,蜣螂优化算法