一种面向工业互联网的DDoS防御方法

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一种面向工业互联网的DDoS防御方法
申请号:CN202410941865
申请日期:2024-07-15
公开号:CN118827199B
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
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P4runt ime API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。
技术关键词
可编程交换机 面向工业互联网 Bloom过滤器 样本 机器学习模型 整数线性规划 策略 中心服务器 程序 检测交换机 卷积神经网络模型 过采样技术 数据包丢弃 更新模型参数 编排算法 随机梯度下降
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