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龙图腾网获悉湖南大学重庆研究院申请的专利一种基于排序学习的SDN数据平面低速率DDoS攻击缓解方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115664765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211284363.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于排序学习的SDN数据平面低速率DDoS攻击缓解方法是由汤澹;代锐;严裕东;杨秋伟;高辰郡;陈湘设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于排序学习的SDN数据平面低速率DDoS攻击缓解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于排序学习的SDN数据平面低速率DDoS攻击缓解方法，属于网络安全领域。所述方法包括：基于OpenvSwitch交换机，轮询SDN交换机流表并提取流表项，形成原始数据；提取流表项的特征六元组和标识，结合源IP地址等信息，为流表项标记相关性标签和查询ID；采用集成学习XGBoost方法，基于Pairwise建立流表项排序学习模型，并部署在SDN交换机上；交换机上的攻击缓解系统实时监控是否发生了由DDoS攻击导致的流表溢出；若发生攻击，排序学习模型预测每条流表项的排序分数，并按排序分数降序重排流表、设定攻击检测阈值，最后自上而下遍历流表项，决定哪些流表项应被删除。本发明对数据平面低速率DDoS攻击检测率高，误报、漏报率低，自适应性强，缓解迅速、有效。

本发明授权一种基于排序学习的SDN数据平面低速率DDoS攻击缓解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于排序学习的SDN数据平面低速率DDoS攻击缓解方法，其特征在于，所述的低速率DDoS攻击缓解方法，包括以下几个步骤： 步骤1、流表数据采样：利用包含OpenFlow交换机流表采样命令的脚本程序，轮询交换机流表，实时获取SDN数据平面上交换机的所有流表项信息，形成原始流表项的数据集；为防止不活跃的流表项在数据集中生成冗余记录，轮询的间隔应至少大于流表的软超时时间； 步骤2、流表特征分析：处理步骤1中的原始流表项的数据集；提取交换机中每条流表项的“持续时间”、“累计匹配分组数”和“累计匹配字节数”作为流表项的三项基本特征，再基于这三项基本特征的组合，提取流表项的“平均分组间隔”、“传输速度”和“平均分组大小”三项组合特征；接着，进一步提取每条流表项的“标识”信息，用于将流表项的六个特征与交换机中唯一的流表项一一对应，最终形成由上述特征和标识组成的新数据集； 步骤3、流表分类标记：在步骤2中获取的新数据集中，依据每条流表项的“标识”，为每条流表项标记“0”或“1”作为其“相关性标签”；接着，为数据集中的每条流表项标记一个“查询ID”，最终得到一个具有“相关性标签”和“查询ID”的标准排序学习数据集； 步骤4、排序模型训练：基于步骤3中所获得的标准排序学习数据集，使用集成学习方法训练流表项排序学习模型，并设定排序的准则为Pairwise；在训练的过程中，优化目标和评价指标则可以是召回率、归一化折损累计增益和平均精确度中的任何一个； 步骤5、攻击阈值设定：利用步骤4中所得的流表项排序学习模型，预测全体数据集中每一条流表项的排序得分，并进行0-1归一化；记步骤3中“相关性标签”为“1”的流表项在数据集中的占比为N，其取值范围为0.00到1.00，则排序得分归一化后的攻击检测阈值为1-N；找出归一化后排序得分最接近1-N的那一条流表项，其原始的排序得分TH，即为攻击判定的阈值，即认为排序得分超过TH时，被认为和攻击流相关； 步骤6、网络攻击缓解：将步骤4所得的流表项排序学习模型部署在SDN数据平面的交换机上；当SDN数据平面上的低速率DDoS攻击导致交换机流表溢出时，提取流表中的所有流表项，预测每一条流表项的排序得分，并依据排序得分降序排列流表项；最后，依据排序得分从高到低的顺序遍历流表，依次删除低速率DDoS攻击流，充分缓解SDN数据平面的低速率DDoS攻击。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学重庆研究院，其通讯地址为：401151 重庆市渝北区际华园南路188号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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