【摘 要】
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近年来,软件定义网络发展迅速,与软件定义网络相关的网络测量技术也开始备受关注,涌现了一系列研究成果,但是目前面临的一个问题是大量的算法并没有很好的服务于上层的应用,在灵活性、可扩展性上存在提升空间。为了解决这一问题,本文将联邦学习引入到软件定义网络的测量工作中来,设计了一个基于联邦学习与多维时序sketch的网络测量框架FLSketch,该框架将联邦学习与传统的sketch网络测量方法相结合,提升
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近年来,软件定义网络发展迅速,与软件定义网络相关的网络测量技术也开始备受关注,涌现了一系列研究成果,但是目前面临的一个问题是大量的算法并没有很好的服务于上层的应用,在灵活性、可扩展性上存在提升空间。为了解决这一问题,本文将联邦学习引入到软件定义网络的测量工作中来,设计了一个基于联邦学习与多维时序sketch的网络测量框架FLSketch,该框架将联邦学习与传统的sketch网络测量方法相结合,提升了网络测量的灵活性与可扩展性。本文的工作主要包括三个方面:1.设计了一个基于联邦学习与多维时序sketch的网络测量框架FLSketch,并提出了一种适用于该框架的多维时序sketch数据结构。给出了FLSketch框架在数据包数量估计、数据包总大小估计、数据包平均大小估计、平均延时估计、丢包率估计和DDo S攻击检测等网络测量任务的实现方式。2.针对传统DDo S攻击检测中sketch算法检测灵敏性差、空间开销不确定、基于数据流的机器学习攻击检测时间开销大的特征,本文设计了基于FLSketch框架的两阶段检测算法。在sketch检测粒度和数据流粒度上进行了攻击检测实验,实验的精度达到了与传统的基于数据包的机器学习算法检测精度相近的水平,却大大降低了机器学习运算调用的次数,提升了检测的效率,实验结果表明基于FLSketch框架的DDo S攻击检测算法具有良好的表现效果。3.对FLSketch框架进行了模块划分,实现了FLSketch测量框架的原型。详细介绍了框架中多维时序sketch的算法的实现细节,介绍了FLSketch框架针对常见网络测量任务的测量实现,给出了本文中联邦平均算法和数据流过滤算法的伪代码。
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