مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

تشخیص حملات منع خدمت توزیع‌شده در شبکه‌های نرم‌افزارمحور با استفاده از ترکیب یادگیری ماشین و تحلیل آماری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران
چکیده
شبکه نرم‌افزارمحور(SDN) رویکردی جدید در معماری شبکه می‌باشد که انعطاف پذیری، پویایی و قابلیت سازگاری را برای مدیریت شبکه فراهم می‌کند. ضمن پذیرش این مزایا، بی‌تردید از اصلی‌ترین چالش‌های این نوع معماری شبکه حملات منع خدمت(DoS) و منع خدمت توزیع‌شده(DDoS) هستند. به همین علت پیشگیری، تشخیص و کاهش این حملات امری حیاتی برای ادامه فعالیت و کارایی شبکه است. بررسی‌های صورت گرفته نشان داده‌اند که رویکرد‌های آماری، مانند آنتروپی یا روش‌های یادگیری ماشین برای تشخیص این حملات مورد توجه محققین قرار گرفته‌اند. رویکرد‌های آماری سربار محاسباتی کم و دارای سرعت بالا در تشخیص هستند، اما توانایی تشخیص کمتری نسبت به روش‌های یادگیری ماشین دارند. بر عکس، تکنیک‌های یادگیری ماشین معمولاً برای شناسایی دقیق حملات شبکه به منابع محاسباتی قابل توجه و زمان همگرایی طولانی نیاز دارند. در این مطالعه، رویکردی ترکیبی پیشنهاد شده است که روش‌های آماری و مبتنی بر یادگیری ماشین را برای تشخیص حملات منع خدمت توزیع‌شده در شبکه‌های نرم‌افزارمحور ادغام می‌کند. این استراتژی یکپارچه با هدف غلبه بر محدودیت‌های هر روش و در عین حال بهره‌برداری از مزایای مربوط به آنها طراحی شده است. برای به حداقل رساندن سربار محاسباتی و جلوگیری از اشباع منابع، این معماری از دو کنترل‌کننده که یکی مسئول مسیریابی ترافیک و دیگری برای تشخیص رفتار غیرعادی بوده استفاده می‌کند. با استفاده از این معماری حتی در صورت ایجاد اختلال برای کنترلر مسیریابی، کنترلر تشخیص حمله می‌تواند حمله منع خدمت توزیع‌شده را شناسایی کند. مدل ترکیبی از معیارهای آنتروپی همراه با نرخ ورود بسته در فواصل زمانی تعریف‌شده جهت شناسایی ترافیک مشکوک استفاده می‌کند که متعاقباً از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد تجزیه و تحلیل عمیق قرار می‌گیرد. با استفاده از رویکرد مطرح شده نرخ دقت تشخیص حمله تا 99.47% افزایش می‌یابد. همچنین به علت بررسی حجم زیادی از ترافیک توسط روش‌های آماری که سربار کمتری ایجاد می‌کنند، در روش پیشنهادی سربار محاسباتی کنترلر تا 10% نسبت به روش‌ یادگیری ماشین کاهش نشان می‌دهد.
کلیدواژه‌ها

[1] W. Zhijun, X. Qing, W. Jingjie, Y. Meng, and L. Liang, "Low-rate DDoS attack detection based on factorization machine in software defined network," IEEE Access, vol. 8, pp. 17404-17418, 2020.
[2] S. G. Rawat et al., "A survey of ddos attacks detection schemes in SDN environment," in 2023 International Conference on Computer, Information and Telecommunication Systems (CITS), 2023: IEEE, pp. 01-06.
[3] A. Hirsi et al., "Comprehensive analysis of ddos anomaly detection in software-defined networks," IEEE Access, 2025.
[4] Q.-Y. Zuo, M. Chen, G.-S. Zhao, C.-Y. Xing, G.-M. Zhang, and P. Jiang, "Research on OpenFlow-based SDN technologies," Journal of Software, vol. 24, no. 5, pp. 1078-1097, 2013.
[5] J. Naous, D. Erickson, G. A. Covington, G. Appenzeller, and N. McKeown, "Implementing an OpenFlow switch on the NetFPGA platform," in Proceedings of the 4th ACM/IEEE Symposium on Architectures for Networking and Communications Systems, 2008, pp. 1-9.
[6] U. B. Clinton, N. Hoque, and K. Robindro Singh, "Classification of DDoS attack traffic on SDN network environment using deep learning," Cybersecurity, vol. 7, no. 1, p. 23, 2024.
[7] X. Wang et al., "Deep reinforcement learning: A survey," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 35, no. 4, pp. 5064-5078, 2022.
[8] Y. Wang and L. Liu, "Centralized Network Management in SDN-based Communication Network of substation," in 2019 IEEE International Conference on Industrial Internet (ICII), 2019: IEEE, pp. 87-91.
[9] G. G. a. F. A. K.Kalkan, "Defense Mechanisms against DDoS Attacks in SDN Environment," IEEE Communications Magazine, vol. 55, pp. 175-179, 2017.
[10] N. Z. Bawany, Jawwad A. Shamsi, and Khaled Salah, "DDoS attack detection and mitigation using SDN: methods, practices, and solutions," Arabian Journal for Science and Engineering, vol. 42 pp. 425-441, 2017.
[11] T. Omar, A. Ho, and B. Urbina, "Detection of DDoS in SDN environment using entropy-based detection," in IEEE International Symposium on Technologies for Homeland Security (HST), 2019, pp. 1-4.
[12] J. Galeano-Brajones, J. Carmona-Murillo, J. F. Valenzuela-Valdés, and F. Luna-Valero, "Detection and mitigation of DoS and DDoS attacks in IoT-based stateful SDN: An experimental approach," Sensors, vol. 20, no. 3, p. 816, 2020.
[13] Z. Hemmati, G. Mirjalily, and Z. Mohtajollah, "Entropy-based DDoS Attack Detection in SDN using Dynamic Threshold," in 2021 7th International Conference on Signal Processing and Intelligent Systems (ICSPIS), 2021: IEEE, pp. 1-5.
[14] A. d. R. L. Ribeiro, R. Y. C. Santos, and A. C. A. Nascimento, "Anomaly detection technique for intrusion detection in sdn environment using continuous data stream machine learning algorithms," in 2021 IEEE international systems conference (SysCon), 2021: IEEE, pp. 1-7.
[15] A. O. Alzahrani and M. J. Alenazi, "Designing a network intrusion detection system based on machine learning for software defined networks," Future Internet, vol. 13, no. 5, p. 111, 2021.
[16] F. Khashab, J. Moubarak, A. Feghali, and C. Bassil, "DDoS attack detection and mitigation in SDN using machine learning," in 2021 IEEE 7th International Conference on Network Softwarization (NetSoft), 2021: IEEE, pp. 395-401.
[17] V. Deepa, K. M. Sudar, and P. Deepalakshmi, "Design of ensemble learning methods for DDoS detection in SDN environment," in 2019 International Conference on Vision Towards Emerging Trends in Communication and Networking (ViTECoN), 2019: IEEE, pp. 1-6.
[18] Z. Liu, Y. He, W. Wang, and B. Zhang, "DDoS attack detection scheme based on entropy and PSO-BP neural network in SDN," China Communications, vol. 16, no. 7, pp. 144-155, 2019.
[19] N. M. K. Cong Fan, Shi Chen, He Jiang, Yiwen Zhou, Carlene Campbell, "Detection of DDoS Attacks in Software Defined Networking Using Entropy," Applied Sciences, vol. 12, 2022.
[20] S. Abiramasundari and V. Ramaswamy, "Distributed denial-of-service (DDOS) attack detection using supervised machine learning algorithms," Scientific Reports, vol. 15, no. 1, p. 13098, 2025.
[21] D. Narayan, W. Heena, and K. Amit, "A Collaborative Approach to Detecting DDoS Attacks in SDN Using Entropy and Deep Learning," Journal of Telecommunications and Information Technology, 2024.