软件定义网络（Software Defined Networking,SDN）是一种新型动态网络体系结构^[1]。SDN通过解耦传统网络体系架构中的转发和控制逻辑实现对网络资源的集中控制,这种新型的网络体系结构被广泛应用于云数据中心。随着SDN技术的发展与应用,其暴露出来的安全问题也得到了越来越多的重视^[5]。控制-转发分离是SDN网络的主要特征之一,攻击者可以利用这个特点发起有效地攻击,使控制器瘫痪。分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）攻击^[1]是导致网络不稳定的因素之一。僵尸网络的盛行进一步加剧了DDoS攻击的隐蔽性和危害性,因此DDoS攻击的检测技术与防护机制的研究始终是网络安全领域的一个非常重要的研究课题。SDN的这种数控分离机制会使去往任何一个网络的泛洪流量都可以影响到整个网络的正常运行。本文针对SDN架构的特征以及DDoS攻击的特点,首先对SDN架构下的异常流量检测机制进行了改进,然后从攻击溯源和攻击缓解两个方面进行了分析与研究。具体的工作如下:（1）不同于传统异常流量检测方法中只对局部链路和网络流量进行监控,本文分析了DDoS攻击的特点并结合SDN的全局特性,利用Open Flow交换机的流表项提取了10个特征组成特征向量,以此区分异常流量和正常流量。为了提高分类精度,本文对Adaboost算法的权值更新策略进行了调整,然后先在NSL-KDD数据集上进行训练,再在SDN数据集上进行微调。实验结果表明,本文方法可以很好的兼顾正确率、检测率、精确率和假阳率等指标。（2）本文分析了传统网络下攻击溯源的特性,并将改进的攻击溯源算法应用于SDN网络。攻击溯源算法分为数据包标记过程和路径重构过程,数据包标记过程会以一定概率将IP数据包首部较少使用的字段替换为自定义的hash＿id、edge、distance和in＿port字段,路径重构过程会收集数据包中的标记信息重构整个攻击路径。（3）根据SDN网络体系结构的特性并结合黑白名单和限速机制设计了DDoS攻击缓解方法。最后为了验证本文提出的DDoS攻击检测防御方案的可行性,首先基于RYU控制器的可编程API设计并实现了本文所提出的方案,然后利用Mininet仿真平台创建基于RYU控制器的Open Flow虚拟网络进行了试验验证。