面向SDN流表多模态感知与DRL协同防御DDoS方法
SDN flow table multi-modal perception and DRL collaborative defense against DDoS method
福建农林大学 计算机与信息学院, 福州 350002
摘要
软件定义网络(SDN)的集中化控制架构在提升管理效率的同时，面临分布式拒绝服务(DDoS)攻击风险。针对传统检测方法难以应对大规模动态流量中的隐蔽攻击行为，且易误封短时高并发正常流量的问题，提出一种基于多模态深度强化学习的DDoS防御系统。该系统通过融合时空特征解耦与智能决策优化，实现检测精度与资源效率的动态平衡，在资源充足时最大程度规避对非攻击流量的拒绝服务。实验结果显示，其攻击检测准确率平均达99.61%，误封率最高不超过0.5%，在保证高准确率的前提下降低了合法流量误封，实现了防御过程对网络服务质量的保障。
基金项目
福建省软件业技术创新重点公关及产业化项目(闽工信函软件【2024】488号)
福建省高校产学合作项目(2024H6007)
福建省高校产学研联合创新项目(2024H6030)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0219
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期
发布历史
[2025-10-27] 优先出版
引用本文
徐泽鹏, 舒兆港, 陈淑武, 等. 面向SDN流表多模态感知与DRL协同防御DDoS方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0219. (Xu Zepeng, Shu Zhaogang, Chen Shuwu, et al. SDN flow table multi-modal perception and DRL collaborative defense against DDoS method [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0219. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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