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资源说明：软件定义网络（SDN,software defined networking）简化了网络结构，但同时控制器也面临着“单点失效”的安全威胁。攻击者可以发送大量交换机流表中并不存在的伪造数据流，影响网络正常性能。为了准确检测这种攻击的存在，提出了基于条件熵和 GHSOM（growing hierarchical SOM）神经网络的 DDoS 攻击检测方法MBCE&G 。首先，依据此DDoS的阶段性特征，定位了网络中的受损交换机以发现可疑攻击流；然后，依据可疑攻击流种类的多样性特征，以条件熵的形式提取了四元组特征向量，将其作为神经网络的输入特征进行更加精确的分析；最后，搭建了实验环境完成验证。实验结果显示，MBCE&G检测方法可以有效检测SDN中的DDoS攻击。
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