[2019年IEEE国际可持续信息工程与技术会议(SIET) - 印度尼西亚龙目岛(2019.9.28-2019.9.30)] 2019年国际可持续信息工程与技术会议(SIET) - 基于视觉近红外成像的蜂蜜花源分类系统

摘要： 软件定义网络（SDN）通过集中控制平面并将其与数据平面分离来简化网络管理。然而，SDN中平面的分离引入了新的漏洞，因为每个平面处理数据包的差异使得攻击者能够对网络的包转发逻辑进行指纹识别。在本文中，我们研究远程攻击者对控制器-交换机交互进行指纹识别的可行性，其目标是获取安装在交换机上的特定流规则的信息。这些信息使攻击者能够更好地理解网络的包转发逻辑，并使网络面临多种威胁。在本文中，我们使用由OpenFlow硬件和软件交换机组成的真实SDN网络，从全球各地的主机收集测量数据。我们表明，通过利用交换数据包的RTT和包对分散信息，对SDN网络的指纹识别攻击以极高的概率成功。我们还表明，这些攻击不仅限于主动攻击者，被动攻击者仅通过监控与SDN网络交换的流量也能实施这些攻击。最后，我们讨论了这些攻击对SDN网络安全的影响，并提出并评估了一种有效的对策来增强SDN网络对指纹识别的防御能力。我们的结果表明，该对策在阻止对SDN网络的指纹识别攻击方面是有效的。