面向大规模航空集群组网的控制器部署方法

软件定义网络（SDN）使得控制平面与数据平面解耦,可用来优化航空集群网络体系结构。针对航空集群网络大规模组网需求,设计了一种面向大规模航空集群网络的控制器部署优化算法,将多控制器部署转化为集群划分和子群部署两个阶段,首先基于负载均衡将集群划分为不同子群,然后以全网性能最优为目标于各子群内进行多目标寻优,获得Pareto前沿解。仿真实验评估了所提算法在负载均衡指数、全网平均传播时延、平均失连概率等方面的性能。实验结果表明：与现有算法相比,所提算法有效地提升了全网性能,同时具有较低的时间复杂度,适用于解决大规模动态场景下的航空集群网络控制器部署问题。     

5G 卫星集成网络中控制器与网关可靠部署策略

基于SDN架构的5G-卫星集成网络将是提供全球覆盖和宽带通信最有潜力的方案之一.在该集成网络中,控制器和网关的有效部署是提高网络可靠性、降低时延的关键.虽然控制器和网关部署可以独立求解,但控制器与网关部署的紧耦合特性使得联合部署更有现实意义.分析并建模了5G-卫星集成网络中SDN控制器与卫星网关联合部署的问题,提出了一种基于最大化网络可靠性的控制器与网关联合部署策略,设计了基于模拟退火与粒子群的混合算法.仿真结果表明:与枚举算法、双重模拟退火算法(SASA)等现有算法相比,文中提出的算法具有更低的时间复杂性,并将进一步降低了平均控制时延,提高了网络健壮性.     

基于网络划分的SDN分布式控制器部署

针对大规模SDN （software defined networking）网络中分布式控制器部署问题,以优化网络弹性和可靠性为目标,提出两阶段控制器部署算法（TSCP,two-stage controller placement）：利用节点相似度划分控制域,使得控制域内设备之间的连通性强、连接紧密,增强控制域的网络弹性;选择控制路径平均失效率最小的控制器集合作为控制器部署,提高网络可靠性。通过约束控制域的规模和设备（交换机或控制器）之间传播时延,使控制域的交换机个数均衡,控制器的部署合理。通过定义性能指标,实验对比GCP算法、K*-means算法,结果表明TSCP算法可以优化控制域的规模,均衡控制域的交换机个数,减少控制器个数,网络弹性和可靠性均表现较好。     

基于SDN的地震信息网络中DOS攻击研究

软件定义网络(SDN)近年来获得了巨大的发展势头。然而,在进行任何大规模部署之前,首先要了解这种新的网络架构所带来的安全问题。本文首先对基于SDN的地震信息网络架构进行分析,对其中潜在的安全性问题进行研究;随后,针对地震信息网络中,SDN控制器面临DOS攻击进行重点分析,介绍了两种SDN网络中常见的DOS攻击,并对基于SDN的地震信息网的抗DOS攻击防御方法进行探索;最后对基于SDN的地震信息网络安全方面未来的研究趋势进行展望。     

软件定义网络多控制器部署优化方法

目前软件定义网络（software defined network,SDN）多控制器管理的研究重点和难点在于多控制器部署,合适的控制器数目和合理的部署位置能够实现低延迟和高可靠性的折中。在网络拓扑图上将部署位置问题简化并形式化,定义了可靠性和延迟指标,设计了多控制器部署位置求解算法（multi-controller placement location algorithm,MCP）。MCP通过遗传算法将网络划分为多个子网,并在每个子网中放置一个控制器,以最大化网络可靠性和最小化路径延迟为目标,通过模拟退火算法确定控制器在每个子网中的位置,经对比实验验证了MCP生成的部署位置方案在可靠性和延迟上的性能优势。以可靠性和延迟为评估指标,基于MCP测试了各种网络规模的最合适控制器数目,并分析得出最合适控制器数目与网络规模之间的统计规律。     

一种SDN控制节点故障恢复的部署策略

针对广域网中软件定义网络(software defined network, SDN)在运行过程中控制器发生不可恢复的故障的情况,提出一种考虑控制器节点故障的部署方法。首先将网络划分成多个子网络,进而提出采用改进的粒子群优化算法对SDN控制器进行部署,以达到较高的可靠性和较低的时间延迟以及负载较为均衡的目的;在网络运行的过程中,当控制器发生不可恢复的故障时,采用熵权多目标决策法确定由发生故障区域的目标slave控制器,将其升级为master控制器,从而保证网络的正常运行。实验结果表明,相对于采取K-means或贪心算法,使用本方法进行控制器部署,在SDN网络的负载均衡率、链路时间延迟等网络关键指标方面均有所提升,且能以较低的代价降低控制器故障节点对网络正常运行的影响。     

基于冗余删除的软件定义机载网络控制器部署策略

软件定义网络为弥补机载网络对多任务支撑能力的不足提供了新思路。为降低网络的部署成本开销,利用灵活易部署的无人机构成逻辑集中的控制平面,对高动态拓扑变化的有人机编队实施管控。针对基于无人机的控制器部署问题,为优化可靠性和部署成本开销指标,提出一种基于冗余删除的无人机控制器部署策略。首先,为实现任务区域的全覆盖以保证连通性,依据无人机的通信范围进行初步部署;然后,为判定和删除初步部署中的冗余无人机,依据部署约束和优化指标,提出了基于连接关系的冗余判定算法和基于网络连通的冗余删除算法。实验结果表明,与基于全域覆盖的控制器部署策略相比,所提策略在满足可靠性要求基础上,部署无人机的数量减少了25%,降低了网络的部署成本开销,能够适用于高动态网络环境下的控制器部署场景。     

软件定义网络的控制器研究综述

软件定义网络中控制层和数据层分离的工作模式为提高网络利用率提供了广阔的空间,作为其核心的控制器技术得到了研究者广泛关注。本文通过分析软件定义网络的典型架构,探讨了控制器在该架构中的核心作用,综述了控制器在可用性、性能、可扩展性及可靠性等方面的研究进展,认为在未来研究中应着重关注SDN基础网络服务功能抽象、SDN控制器性能优化以及将涌现出的新的安全可靠性等方面的问题。     

面向网络攻击态势的SDN虚拟蜜网

针对现有网络态势感知研究无法按需获取态势信息,不能根据网络攻击态势威胁情况对网络结构进行动态调整等问题,利用SDN对网络流量灵活控制的基本原理,并结合OpenDaylight控制器良好的扩展性和可管控性等性质,提出一种基于SDN的虚拟蜜网架构。通过构建SDN虚拟蜜网,实现了数据控制层与数据传输层的分离,解决了传统蜜网在网络态势获取方面存在的流量控制困难以及物理机部署不方便、动态调整部署复杂的问题。最后,利用Mininet平台搭建SDN虚拟蜜网进行仿真验证,实验结果表明SDN虚拟蜜网能够实现按需获取态势信息、动态调整网络结构等功能,从而减少网络攻击态势威胁。     

基于蝙蝠算法的SDN多控制器部署

对于大型SDN网络,多控制器的部署和应用需求迫切。提出了一种基于蝙蝠算法的多控制器部署方法,同时优化了3个指标:最小化平均控制时延、最小化控制器负载差异度和去除孤立节点。通过在迭代时不断优化达到平均控制时延最小化;限制控制器负载利用率保证控制器间负载均衡,利用标签传递算法去除孤立节点保证域内通信。仿真结果表明该方法可以保证SDN网络在无孤立节点的情况下,获得最小时延以及负载均衡的多控制器部署方案。     

基于软件定义网多参数排序的控制器部署研究

合理选择软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的节点部署控制器,将有效的提高整个网络性能。本文引入节点的介数中心性和节点的可靠性作为参数,建立节点和参数的矩阵,对矩阵参数进行规范化,依据有序加权算子对参数进行排序,从中找到部署控制器的最优节点。最后,与基于网络拓扑中心性方法对比了控制信息传播时间。结果表明,多参数选择控制器的部署节点,将有效的降低控制路径传播时延,提升SDN的网络性能。     

时延和可靠性感知的多控制器均衡部署策略

当前的软件定义网络多控制器部署问题研究,大多针对控制网络时延、可靠性和负载均衡等指标中的部分进行优化,对上述因素的整体考虑较少.针对该问题,首先分析了控制器部署对网络时延、可靠性和负载均衡的影响;其次,提出了以全网平均时延、控制路径可靠性和负载均衡度为参数,以网络综合性能为目标的控制器部署优化评价模型;最后,基于模拟退火-遗传算法提出一种时延和可靠性感知的控制器均衡部署方法,在考虑网络综合性能的同时,增强了解空间的全局搜索能力,得出了控制器部署的全局非劣最优解集.仿真结果表明,提出的部署策略在保证负载均衡的前提下,提高了控制网络的可靠性,降低了网络时延,进而提高了网络整体性能.     

基于SDN的5G移动通信网络架构

移动互联业务的持续增长以及物联网等各类通信应用的广泛普及对移动通信系统的功能和性能提出了新的挑战.第5代(5G)移动通信系统基于对已有通信技术的融合及演进,引入新的无线传输及网络技术,将实现多种应用场景用户业务传输性能保障.软件定义网络(software defined networking,SDN)通过采用集中控制的新型网络架构,将传统数据转发设备的数据转发与逻辑控制功能进行分离,实现了数据层与控制层的解耦,从而可有效解决传统网络结构封闭僵化、数据传输转发性能高度受限、资源利用率低等问题,满足业务差异化需求、提升业务部署效率.近年来,5G网络架构采用SDN已成为业界及学术界共识,已有较多文献提出基于SDN的5G移动网络架构.在对5G应用场景、关键技术以及SDN技术进行概述的基础上,对基于SDN的5G网络架构相关研究进行详细阐述,并对未来研究方向进行了展望.     

一种基于SDN技术的星载交换系统组网架构

为了解决目前星载交换系统中路由交换技术的协议开销大、信令复杂、服务质量(QoS)保障能力弱等问题,提出一种基于软件定义网络(SDN)技术的星载交换系统组网架构,对卫星通信SDN控制器和星载SDN交换机的系统结构和功能模块进行了初步设计,实现了星载交换系统控制平面与转发平面的分离,为进一步开展相关研究打下了基础。通过实验仿真,分析比较了SDN星载交换系统和传统星载交换系统的系统负荷和路由收敛时间。结果表明,SDN星载交换系统在降低星载计算能力需求和有效提高拓扑结构稳定性上具有明显优势,可以有效减少传统星载交换系统的有效负荷,优化卫星信道资源利用率,提高卫星通信网络的QoS保障能力。     

基于OpenFlow的SDN网络环境下DDoS攻击检测系统

为了在软件定义网络(SDN)环境中有效解决分布式拒绝服务攻击(DDoS)的问题,提出了一种主被动结合、统计流表特征的DDoS攻击检测方法.利用SDN网络架构在部署DDoS攻击检测系统方面灵活和多维度的特点,通过控制器从大量的网络设备中早期发现受害主机,并有针对性的进行攻击检测.首先通过packet_in消息被动统计作为预判,进而下发监控流表进一步细粒度统计特征,并利用XGBoost算法构造异常检测分类器进行分类攻击.最后在OpenDayLight控制器中实现了上述DDoS攻击检测系统,并在Mininet网络中进行了评估验证.结果表明,这种检测方法可以高效定位出遭受DDoS攻击的网络设备并检测出受害主机,XGBoost算法应用在此场景中可以在保证检测率的同时发挥其处理效率高的特性,适用于此系统.     

面向软件定义网络的流表优化方案

针对目前软件定义网络中细粒度的流匹配机制造成的网络流表项空间开销和查询开销爆炸式增长等问题,提出了一种全新的基于布隆过滤器(Bloom Filter)的多级流表结构。该结构为混合流表结构,采用Bloom Filter多级流表结构来存储流表项,主要着眼于提高软件定义网络(SDN)交换机流表的容量和加快流表项的匹配速度;在流表项语义层面,设计并实现了控制器与SDN交换机之间的中间适配层模块来解决语义冲突问题。基于真实流量的实验结果表明,在规则占用空间上,与传统流表相比,Bloom Filter在流表越精细的情况下优化比率越高,最高可达90.7%。随着流表项规则的增加,匹配耗时优化效率提高,匹配时间最多可减少99.4%。该问题的解决可望为SDN网络的大规模实用化部署奠定数据层面的基础。     

软件定义网络中基于深度神经网络的DDoS攻击检测

针对分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）攻击在软件定义网络（Software-Define Networking,SDN）环境中对其控制器的危害问题,提出一种SDN环境下基于广义熵检测和Adam-DNN相结合的DDoS攻击检测方案.首先,把来自交换机的大量数据包进行熵值检测,根据阈值将数据流量划分为正常、异常和攻击;然后,控制器定位到发出异常警报的交换机收集流表信息,并提取它们的8元流量特征,通过Adam-DNN进行检测是否发生攻击.实验结果表明,与传统的机器学习、香农熵检测方案相比,本方案检测成功率提高了0.91%～3.66%,CPU利用率降低了5%.     

基于SDN技术的大理学院校园网络设计研究

SDN的原理是将网络的控制平台和数据平台分离,由可编程控制器负责网络的数据转发策略。SDN的核心技术是OpenFlow。在SDN原理基础上,根据校园网的应用特点,设计了基于SDN技术的大理学院校园网的网络架构、拓扑、网络管理控制平台和虚拟化控制平台,分析了基于SDN的大理学院校园网的性能。     

SDN中一种基于网络的分布式移动管理方案

传统的分布式移动管理方案虽然能解决集中式移动管理方案的不足,但在移动结点发生切换时,仍然需要建立隧道,从而增加了网络开销.为了解决这一问题,利用软件定义网络(SDN)中控制平面与转发平面相分离的特点,在SDN架构下提出一种新的基于网络的分布式移动管理方案(NNDMM),该方案能充分发挥SDN的优点,同时不会给控制器造成额外的压力.建模分析表明:相对于传统的分布式移动管理方案,无论在信令费用上,还是包递送费用上,NNDMM方案都有明显的优势.     

基于SDN的QoS多播网络仿真

多播为计算机用户提供了高效率的传输方法,有效地解决了网络拥塞,然而在复杂的网络环境中,多播的路由协议还需要通过分散部署,没有一种完善多播运行管理机制。针对上述问题,提出了一种基于SDN机制的解决方案,利用SDN网络架构高效灵活的管理网络中的多播路由协议,在基于Qo S的约束JIA多播算法基础上提出了更优的KL-JIA多播算法,设计了基于BGP协议网络的仿真实验,SDN网络将根据实际情况下发多播路由算法,实验取得了理想的效果,验证了SDN下发多播算法的正确性。