SDN中基于MS-KNN算法的LFA检测方法

来源：计算机应用研究杂志2022年第9期北京时间：

作者：孙文悦,王昌达,

单位：江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013；

摘要：针对一种新型的DDoS攻击—链路泛洪攻击（link-flooding attack，LFA）难以检测的问题，提出了SDN中基于MS-KNN（mean shift-K nearest neighbor）方法的LFA检测方法。首先通过搭建SDN实验平台，模拟LFA并构建LFA数据集；然后利用改进的加权欧氏距离均值漂移（mean shift，MS）算法对LFA数据集进行分类；最后利用K近邻（K nearest neighbor，KNN）算法判断分类结果中是否具有LFA数据。实验结果表明，相较于KNN算法，利用MS-KNN不仅得到了更高的准确率，同时也得到了更低的假阳性率。

关键词：链路泛洪攻击,SDN,均值漂移算法,K近邻算法,MS-KNN,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(62072217,61672269)；；