软件定义网络中支持隐私保护的跨域异常检测研究

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1、软件定义网络中支持隐私保护的跨域异常检测研究边慧善2016年1月中图分类号：TP309.2UDC分类号：004.7软件定义网络中支持隐私保护的跨域异常检测研究作者姓名边慧善学院名称计算机学院指导教师祝烈煌教授答辩委员会主席周永彬研究员申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月7日Privacy-PreservingAnomalyDetectionacrossMulti-DomainforSoftwareDefinedNetworksCandidateNa

2、me:HuishanBianSchoolorDepartment:SchoolofComputerFacultyMentor:Prof.LiehuangZhuChair,ThesisCommittee:Prof.YongbinZhouDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor:ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologythDateofDefence:7，January,2016研究

3、成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要异常检测是当前软件定义网络（Software-definedNetworks,SDN)中的热点研究课题。然而，已有

4、的SDN框架下的异常检测方法只考虑了单域内的异常检测。如果多域之间能共享网络流信息，则可以显著提高检测效果。但是网络流信息中包含大量的敏感信息，因此多域合作检测异常会泄露SDN域的隐私信息。保证多域合作进行异常检测的同时保护SDN域的隐私成为一种挑战。一方面，面向SDN的异常检测方法对实时性需求较高；另一方面，多域合作异常检测应达到更高的检测准确率。然而，现有的隐私保护方法要么通过牺牲准确性达到高效性的目的，要么降低效率获得高准确性。因此，隐私保护方案中同时满足实时性和高准确性的要求成为一种挑战。针对

5、上述挑战，本文提出了一种支持隐私保护的异常检测方案，该方案可以在保证多域合作检测异常的同时保护各SDN域的隐私。本文中关注了软件定义网络中跨域合作检测异常时存在隐私泄露威胁。这是首次在SDN多域合作场景下考虑隐私保护问题。本文定义了域内隐私信息，然后分析跨域合作会泄露的隐私信息。为了保护各域的隐私，提出了一种基于数据扰动技术的隐私保护方案，在后续的计算中消除扰动的干扰，可以同时兼顾隐私保护方案的高效性和结果准确性。最后，经过理论分析证明本文提出的方案可以有效保护SDN域的隐私。在此基础上利用Flood

6、light控制器和Mininet仿真平台实现了本文提出的支持隐私保护的跨域异常检测方法。实验结果表明本文提出的方案可以同时满足实时性和高准确性的要求。关键词：软件定义网络跨域合作隐私保护异常检测。I北京理工大学硕士学位论文AbstractAnomalydetectionisahotresearchprobleminSoftware-DefinedNetwork(SDN).However,existingschemesonlyconsideranomalydetectioninsinglenetwork

7、domain.Whileexpandingtomulti-domain,anomalydetectionratewouldbeimprovedsignificantlyifmultipledomainscouldsharenetworkflowinformation.Thesenetworkflowinformationcontainsalotofsensitiveinformation,soanomalydetectionacrossmulti-domainswilldiscloseprivacy.

8、Therefore,itbecomesachallengetoensureanomalydetectionacrossmulti-domainwithprivacypreserving.Ontheonehand,anomalydetectioninSDNrequireshighreal-timeperformance.Ontheotherhand,detectionrateshouldbehigherinmulti-domainscooperations