0 引言

    軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Networking，SDN)^[1]是一種控制平面和數(shù)據(jù)平面解耦的、可實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)編程的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)。目前已有很多企業(yè)進行了SDN實踐。但SDN 帶來了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方面革新的同時，也為安全防護體系帶來了挑戰(zhàn)，例如拒絕服務攻擊、非法接入訪問等。本文就SDN構(gòu)架下DoS/DDoS攻擊檢測給出一組解決辦法，綜合運用信息安全中異常檢測和誤用檢測兩種思想，提出一種基于SDN的防御體系。

1 相關(guān)工作

    肖佩瑤等^[2]提出基于路由的檢測算法，但當隨機流發(fā)出時，控制器為每個流做出轉(zhuǎn)發(fā)路徑分析，下發(fā)流表項，影響了控制器的性能。

    劉勇等^[3]通過對攻擊發(fā)生時網(wǎng)絡(luò)流量變化特性進行分析，提出基于流量波動的檢測算法。但在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架下，分散而封閉的控制平面并不能實時阻斷異常流量。

    左青云等^[4]對文獻[5]進行了改進，在主成分分析法(Principal Components Analysis，PCA)分析時加入了異常流量特征熵，大幅降低了誤報率。但目前沒有控制器提供IP對的查詢API，所以要大量查詢流表項，在檢驗算法中進行統(tǒng)計。IP數(shù)量非常多時，算法用時將不可容忍。

    本文針對上述文獻的不足提出了改進辦法，在探索源地址驗證方面，通過控制器與OpenFlow交換機的信息交互實現(xiàn)了源地址驗證，總體設(shè)計更加簡單。通過將DoS/DDoS檢測算法與SDN技術(shù)相結(jié)合應用于網(wǎng)絡(luò)接入層，增加了添加流表項功能，可實時地對異常端口進行轉(zhuǎn)發(fā)限制。PCA是分析異常流量的一種重要方法，本文提出其針對鏈路流量異常的檢測判斷，算法用時大幅下降。

2 體系架構(gòu)設(shè)計

    面對形式越來越多的DoS/DDoS攻擊，以往僅通過單一方法檢測攻擊的方式已經(jīng)無法達到良好的檢測效果，本文綜合多項檢測方法并形成防御體系，其架構(gòu)如圖1所示。偽造源IP地址是最常用的手段，所以第一道防線為源IP防偽，IP防偽模塊通過接收到的數(shù)據(jù)報文為每個交換機端口設(shè)置動態(tài)的IP綁定，防止偽造IP包攻擊。若傀儡機發(fā)送大量使用真實源IP的數(shù)據(jù)包，會被第二道防線——接入層異常檢測所過濾，信息查詢模塊通過OpenFlow協(xié)議獲取到交換機統(tǒng)計信息，接入層檢測通過API獲取到端口流量信息進行算法檢驗。若異常則通過靜態(tài)流表插入模塊對交換機特定端口施行轉(zhuǎn)發(fā)限制。只有攻擊流量以趨近于正常的速度發(fā)送數(shù)據(jù)包會通過檢測。在第三道防線——鏈路流量異常檢測中，用API獲取到的整個網(wǎng)絡(luò)信息進行算法檢驗，做出異常判斷。

3 DoS/DDoS攻擊檢測與防御方法

3.1 源IP防偽

3.1.1 設(shè)計思想

    在DDoS攻擊中按攻擊源地址分為真實源地址和偽造源地址，偽造源地址會使得多種放大攻擊成為可能，并使攻擊定位變得困難。在SDN構(gòu)架下控制器對每臺交換機統(tǒng)一管理，可以利用此優(yōu)勢，動態(tài)實現(xiàn)接口與IP的綁定。

3.1.2 設(shè)計描述

    獲取IP地址的途徑有兩種：使用DHCP服務或配置靜態(tài)IP。首先在控制器啟動時向交換機各端口插入將數(shù)據(jù)發(fā)往控制器的流表項,以保證對其監(jiān)控,然后分別處理兩種獲取IP的方式。

    (1)DHCP：客戶端通過DHCP ACK獲取到IP地址記為S，刪除發(fā)往控制器的流表項，同時下發(fā)交換機目標端口僅允許S源地址通過的流表項。

    (2)靜態(tài)IP：控制器中設(shè)置了兩個域，一個為端口控制域，存儲已經(jīng)被管控的端口；另一個是交換機連接域，存儲交換機相連接的端口，不對這部分端口進行綁定。當數(shù)據(jù)包從某一接入端口發(fā)送到控制器進行解析時，分析源地址S，刪除發(fā)往控制器流表項，并下發(fā)此端口僅允許S源地址通過的流表項。

    當客戶端發(fā)送DHCP Release或交換機端口失去連接時，刪除上述防偽流表項。重新插入此端口發(fā)往控制器的流表項，恢復到初始狀態(tài)。

3.2 接入層網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測

3.2.1 設(shè)計思想

    DoS/DDoS攻擊時的流量特征是在一段時間內(nèi)突然增大，且趨于平穩(wěn)。因此采用差分方差變化率為測量在接入層檢測異常流量。利用控制器提供的API下發(fā)異常端口的限制流表項，做到異常流量的防御。

3.2.2 差分方差優(yōu)勢與計算

    流量波動性是衡量攻擊的一個重要的指標，概率論中方差描述了數(shù)據(jù)整體的波動性，而所需要的是數(shù)據(jù)相對的、局部的波動情況，所以差分方差能更好地反映流量的波動情況。由于算法是動態(tài)檢測的，所以各個統(tǒng)計量均依靠前一周期的計算結(jié)果。假設(shè)在t時刻，原始流量為C(t)，流量的整體均值如式(1)所示：

3.2.3 攻擊判斷與流表下發(fā)

    根據(jù)隸屬函數(shù)u(t)的值，做出是否執(zhí)行算法的判斷。若u(t)=0，則認為攻擊未發(fā)生，若u(t)=1，則認為發(fā)生攻擊，以上兩種情況不執(zhí)行算法。當0<u(t)<1時，執(zhí)行算法判定攻擊。定義常量c為閾值，代表能容忍的流量上限，變量s代表具有攻擊特征的流量可以連續(xù)出現(xiàn)的周期數(shù)，變量a代表具有攻擊特征的流量已經(jīng)持續(xù)的周期數(shù)。當u(t)持續(xù)大于0時，每次執(zhí)行算法都會使a增1，用當前周期與上一周期的差分方差比較，決定此周期攻擊強度A(t)。若A(t)≥A(t-1)與a≥s同時發(fā)生，則判定發(fā)生攻擊，通過控制器提供的API下發(fā)流表項，阻斷攻擊流量；否則，暫不確定攻擊是否發(fā)生，進入下一次循環(huán)判斷。

3.3 鏈路異常流量檢測

3.3.1 設(shè)計思想

    如果傀儡機采用接近正常的發(fā)包速率，就會讓接入層檢測模塊陷入沉默，但攻擊流量會在到達目標鏈路前逐漸匯集，因此采用了通過流量矩陣來統(tǒng)計網(wǎng)絡(luò)流量的方法。使用主成分分析法對數(shù)據(jù)進行處理，并且計算動態(tài)閾值，判斷是否存在異常。相比于IP流量對，物理鏈路相對穩(wěn)定，數(shù)據(jù)統(tǒng)計簡單，不會出現(xiàn)大量誤報，且執(zhí)行速度大幅增加。

3.3.2 主成分分析法異常檢測

    流量矩陣：每個OpenFlow交換機之間的鏈路流量稱為SS對。流量矩陣X為t×p維的矩陣，常量t是樣本數(shù)量，變量p為SS對數(shù)量，X_ij表示第i個樣本、第j個SS對的流量大小。

    對于t×p維流量矩陣X應用主成分分析方法計算特征值與特征向量，使前k個主成分特征值和達到所有主成分特征值和的85%，前k個主成分特征向量構(gòu)成正常子空間s，剩余的p-k個主成分特征向量則構(gòu)成異常子空間s′。將流量矩陣X向這兩個子空間進行投影。正常子空間s中的k個特征向量組成的矩陣記為P，矩陣各列的平均值組成向量記為x。設(shè)x在正常子空間的投影為模型流量x′，在異常子空間的投影為殘差流量x″，如式(5)所示：

    采用滑動窗口機制更新流量矩陣，正常時模型流量與殘差流量大致不變，當出現(xiàn)異常時，殘差流量會發(fā)生巨大的變化，殘差流量變化值如式(9)所示：

4 實驗及結(jié)果分析

4.1 實驗環(huán)境說明

    實驗使用mininet[7]進行模擬，floodlight控制器進行網(wǎng)絡(luò)信息的獲取與流表項的下發(fā),利用hping測試軟件進行模擬攻擊實驗。圖2為實驗拓撲圖，實驗測試時長1 000 s，具體測試詳見表1攻擊說明。

4.2 測試結(jié)果說明

4.2.1 源IP防偽測試結(jié)果

    源IP防偽屬于功能檢驗，防偽率100%，圖3為統(tǒng)計結(jié)果。在測試實驗的200 s和800 s注入了偽造源IP的攻擊流量，攻擊結(jié)果被實時體現(xiàn)出來。

4.2.2 接入層異常檢測測試結(jié)果

    接入層檢測當收到不失一般性的流量攻擊時，會觸發(fā)報警下發(fā)流表，結(jié)果如圖4所示。圖4(a)為該接入端口接收到的數(shù)據(jù)包數(shù)，圖4(b)為此端口實際轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包數(shù)。在流量正常時，接收即轉(zhuǎn)發(fā)，所以圖4(a)與圖4(b)無差別。在第300 s與500 s時注入攻擊流量，發(fā)生報警時，對端口進行限制，圖4(b)中轉(zhuǎn)發(fā)流量大幅下降，表明對攻擊行為做出了防御動作，將異常流量封鎖在網(wǎng)絡(luò)外。

4.2.3 鏈路流量異常檢測的測試結(jié)果

    趨近正常速率發(fā)送數(shù)據(jù)包的主機會被接入層檢測漏檢，此時鏈路層流量檢測就會起到作用，如圖5所示，為保證不過分消耗控制器資源，每10 s執(zhí)行一次算法。在400 s和650 s注入了DDoS攻擊流量，流量殘差值的變化突然增大超過依靠上一個檢測周期計算出的閾值，發(fā)生報警。但攻擊流量會造成流量矩陣的混亂，可能會發(fā)生可預知的誤報，總誤報率約5%。

5 總結(jié)

    針對各式各樣的DDoS攻擊應該采用多種防御手段，本文利用SDN的優(yōu)勢獲取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，通過源IP地址的動態(tài)綁定，基于差分方差的接入層異常檢測，基于多元統(tǒng)計分析的鏈路流量異常檢測，構(gòu)建了一個DoS/DDoS防御體系，并通過實驗進行了驗證。實驗表明，此體系不僅能對各類DoS/DDoS攻擊迅速做出響應，并且可以將攻擊流量封鎖在源頭。未來研究者可以從本文的思路繼續(xù)探索，提出更加先進的檢測算法，完善此防御體系。

參考文獻

[1] 左青云，陳鳴，趙廣松，等.基于OpenFlow的SDN技術(shù)研究[J].軟件學報，2013(5)：1078-1097.

[2] 肖佩瑤，畢軍.基于OpenFlow架構(gòu)的域內(nèi)源地址驗證方法[J].小型微型計算機系統(tǒng)，2013，34(9)：1999-2003.

[3] 劉勇，香麗蕓.基于網(wǎng)絡(luò)異常流量判斷DoS/DDoS攻擊的檢測算法[J].吉林大學學報(信息科學版)，2008(3)：313-319.

[4] 左青云，陳鳴，王秀磊，等.一種基于SDN的在線流量異常檢測方法[J].西安電子科技大學學報，2015(1)：155-160.

[5] LAKHINA A，CROVELLA M，DIOT C.Diagnosing network-wide traffic anomalies[C].Proceedings of the ACMSIGCOMM.New York：ACM，2004：219-230.

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