【摘 要】
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5G时代对网络的吞吐量、时延和可靠性提出了更高的要求,以支持多种业务场景并满足垂直行业差异化需求。融合了软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化技术（NFV）的网络切片已经成为5G网络服务多样化的关键性技术之一。通过网络切片,网络运营商可以在同一个物理网络基础上构建出多个相互独立的逻辑网络,以满足不同服务的特定需求。然而,5G网络在扩大服务范围的同时,也面临着更广泛的攻击威胁,增加了网络受分布式拒绝
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5G时代对网络的吞吐量、时延和可靠性提出了更高的要求,以支持多种业务场景并满足垂直行业差异化需求。融合了软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化技术（NFV）的网络切片已经成为5G网络服务多样化的关键性技术之一。通过网络切片,网络运营商可以在同一个物理网络基础上构建出多个相互独立的逻辑网络,以满足不同服务的特定需求。然而,5G网络在扩大服务范围的同时,也面临着更广泛的攻击威胁,增加了网络受分布式拒绝服务（DDoS）等恶意攻击的风险。比如,由于SDN架构将控制平面与数据平面解耦,以集中控制网络资源,DDoS攻击者可以利用这一特性向SDN控制平面发起攻击,使其丢弃有效数据包,从而影响SDN架构的性能。随着SDN架构在5G网络切片的广泛应用,如何保障网络切片的安全成为重中之重。基于上述背景,本文设计了一种基于流量攻击检测与防御的5G切片安全运维管理系统,具体的工作如下:（1）对现有基于深度学习的DDoS攻击检测算法进行了研究,并分析SDN架构以及DDoS攻击的特点,提出了一种结合长短期记忆递归网络和自注意力机制的检测方法。与传统深度学习检测算法相比,该方法通过自注意力机制计算出每个特征之间的依赖关系,学习到流量检测中每个特征信息的权重分布,从而解决LSTM模型时间序列化步长过大时DDoS检测准确率降低的问题。（2）将DDoS攻击检测模块部署在SDN控制器,结合黑白名单机制,设计了SDN环境下DDoS流量攻击检测与防御系统。利用Mininet网络仿真工具、Open Daylight控制器以及Open v Switch交换机搭建了SDN仿真环境及网络拓扑,并对不同的DDoS检测算法进行对比实验。实验结果表明,本文采用的DDoS流量攻击检测方法具有较高的准确性与较低的误测率。（3）根据所提出的攻击检测算法并结合SDN控制器,实现了一个5G切片安全运维管理系统,系统通过Open Stack平台与SDN结合实现切片中的网络隔离,并实时采集切片中的网络状态信息,检测环境中是否发生DDoS攻击,最后通过layui框架搭建可视化页面,为用户提供运维管理服务。
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