深度学习驱动的SDN虚拟蜜网路由优化策略
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更新于2024-08-13
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"基于深度学习的SDN虚拟蜜网路由优化,胡洋,广州民航职业技术学院航空港管理学院,2020,计算机系统应用,29(10):274–279."
本文主要探讨了如何利用软件定义网络(Software Defined Networking, SDN)、OpenDaylight(ODL)控制器和Mininet模拟环境,结合深度强化学习(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法,来优化虚拟蜜网的路由选择,以解决传统蜜网存在的成本高、流量控制复杂以及动态调整困难的问题。虚拟蜜网是一种网络安全技术,通过创建虚假的系统或网络诱饵(蜜罐),吸引并转移攻击者注意力,从而保护真实网络。
首先,文章指出传统蜜网的部署和维护成本较高,且流量控制不灵活,不利于动态调整。为解决这些问题,研究中提出了采用SDN技术。SDN的核心思想是将网络控制平面与数据转发平面分离,使得网络可以更加灵活地进行配置和管理。ODL作为SDN的控制器,负责管理和控制网络流量,提供了开放的API接口,便于实现虚拟蜜罐的自动化部署和管理。
接着,研究使用Mininet,这是一个用于快速搭建和测试网络拓扑的开源工具。通过Mininet,研究人员可以构建虚拟网络环境,包括虚拟蜜罐,以模拟实际网络环境进行实验。虚拟蜜罐相较于物理蜜罐更轻量级,易于部署和扩展。
然后,文章引入了深度学习中的DDPG算法来优化路由选择。DDPG是一种强化学习算法,适用于连续动作空间的问题,它能够在不断尝试中学习到最优策略。在虚拟蜜网中,DDPG可以学习到在不同网络状态下的最佳路由决策,以最大化防御效果,即引导攻击流量进入蜜网,而非真实系统。
实验结果显示,使用DDPG优化后的路由选择机制具有良好的收敛性和选择性,能够根据网络状况动态调整,当网络受到攻击时,能够迅速响应,将攻击引向蜜网,减轻对真实网络的影响。这种机制增强了网络的主动防御能力,提高了安全性。
这篇文章提出了一种创新的、基于深度学习的SDN虚拟蜜网路由优化方案,通过结合SDN的灵活性、ODL的控制能力和Mininet的模拟功能,以及DDPG的学习策略,有效解决了传统蜜网的局限性,提升了网络安全防御水平。该方法对于未来网络防御策略的设计和实施具有重要的参考价值。
2021-08-19 上传
2021-03-30 上传
2021-02-05 上传
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