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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种面向工业互联网的DDoS防御方法，通过可编程交换机的数据平面处理入网流量，利用草图数据结构周期性地统计数据包，并运行防御程序快速缓解攻击。通过控制平面的P4runtimeAPI实现动态改变防御策略，提出原语放置机制最大化利用可编程交换机性能；通过边缘服务器冗余模块补充缓解过程，引入联邦学习框架部署本地检测CNN模型补充检测过程。在工业互联网场景下，机制中基于联邦学习的DDoS检测方法有效解决了DDoS攻击新变体检测难和机器学习模型部署难的问题；基于可编程交换机的DDoS缓解策略有效解决了DDoS攻击类型异构且动态缓解难和防御程序部署难的问题，在计算能力限制和内存资源有限的条件下，扩大防御范围，实现DDoS攻击动态快速缓解。
主权项：1.一种面向工业互联网的DDoS防御方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1，在可编程交换机处根据原语，接受数据包并周期性地统计数据，对可识别类型的数据包执行策略对应的操作；S2，将防御程序无法识别和用于模型训练的数据包转发至边缘服务器，为后续联邦学习框架部署的机器学习模型提供识别与训练数据；S3，引入边缘服务器部署联邦学习框架机器学习模型，通过转发的流量预训练CNN模型，并利用其检测交换机处无法识别的数据包类型；S4，边缘服务器推理结果回传至可编程交换机，根据防御策略将原语以表项形式写入可编程交换机中，由此更新原语的统计规则。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种面向工业互联网的DDoS防御方法
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