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面向SDN的脆弱性扩散形式化建模与扩散因素分析

王健, 赵国生, 赵中楠, 李可

王健, 赵国生, 赵中楠, 李可. 面向SDN的脆弱性扩散形式化建模与扩散因素分析[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(10): 2256-2268. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20180447
引用本文: 王健, 赵国生, 赵中楠, 李可. 面向SDN的脆弱性扩散形式化建模与扩散因素分析[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(10): 2256-2268. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20180447
Wang Jian, Zhao Guosheng, Zhao Zhongnan, Li Ke. Formal Modeling and Factor Analysis for Vulnerability Propagation Oriented to SDN[J]. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(10): 2256-2268. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20180447
Citation: Wang Jian, Zhao Guosheng, Zhao Zhongnan, Li Ke. Formal Modeling and Factor Analysis for Vulnerability Propagation Oriented to SDN[J]. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(10): 2256-2268. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20180447
王健, 赵国生, 赵中楠, 李可. 面向SDN的脆弱性扩散形式化建模与扩散因素分析[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(10): 2256-2268. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2018.20180447
引用本文: 王健, 赵国生, 赵中楠, 李可. 面向SDN的脆弱性扩散形式化建模与扩散因素分析[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(10): 2256-2268. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2018.20180447
Wang Jian, Zhao Guosheng, Zhao Zhongnan, Li Ke. Formal Modeling and Factor Analysis for Vulnerability Propagation Oriented to SDN[J]. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(10): 2256-2268. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2018.20180447
Citation: Wang Jian, Zhao Guosheng, Zhao Zhongnan, Li Ke. Formal Modeling and Factor Analysis for Vulnerability Propagation Oriented to SDN[J]. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(10): 2256-2268. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2018.20180447

面向SDN的脆弱性扩散形式化建模与扩散因素分析

基金项目: 国家自然科学基金项目(61403109, 61202458);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20112303120007);黑龙江省自然科学基金项目(F2017021);黑龙江省教育厅科研基金项目(12541169);哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(2016RAQXJ036)
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  • 中图分类号: TP393

Formal Modeling and Factor Analysis for Vulnerability Propagation Oriented to SDN

  • 摘要: SDN将传统网络控制面与转发面解耦,在实施集中化管控的同时引入诸多新的安全和管理问题.脆弱点类型在SDN各层及南北向接口存在差异性,且传播趋势不同.针对脆弱性在SDN层内及层间的扩散效果及抑制策略问题,提出了一种基于Bio-PEPA的SDN脆弱性扩散形式化模型.1)对Bio-PEPA基础语义进行讨论,阐明其适用于具有明显分层架构的SDN及具有动态性的脆弱性扩散过程;2)探讨SDN中各层存在的脆弱性问题,并对SDN中存在的脆弱性以层为单位进行建模,通过对SDN层内及层间脆弱性扩散过程构建形式化模型,进而分析SDN内脆弱性在水平(层内)及垂直(层间)2个维度内的扩散机理,从而更好地抑制脆弱性在SDN内的扩散;3)通过仿真实验得出可以通过降低连接转化率、提升检测转化率及修复转化率来有效抑制SDN的脆弱性扩散.
    Abstract: Software defined network (SDN) is one of the most popular network technologies nowadays. SDN decouples the traditional control plane from the forwarding plane, resulting in many new security and management issues while performing centralized control. Meanwhile, the types of vulnerabilities are diverse in each layer and north-south trending interfaces of SDN, and the spread trend is quite different. Aiming at the effect of vulnerability propagation in/between layers of SDN as well as its suppression strategy, a formal model of vulnerability propagation for SDN based on Bio-PEPA is proposed in this paper. First of all, the basic syntax of Bio-PEPA is discussed, and its applicability to SDN with obvious hierarchical structure and the vulnerability propagation process with dynamic characteristic is illustrated. Then, the vulnerabilities existing in each layer of SDN are explored and modeled in terms of layers. Besides, by constructing a formal model for the process of vulnerability propagation in/between layers of SDN, the mechanism of vulnerability propagation is analyzed in two levels, horizontal (in layers) and vertical (between layers). In this way, the vulnerability propagation of SDN can be better suppressed. Finally, the simulation results show that the vulnerability propagation of SDN can be effectively retained by reducing the connection conversion rate, improving the detection conversion rate and repairing conversion rate. Our works provide a reference for the law of vulnerability propagation of SDN, so as to improve the security of SDN.
  • 期刊类型引用(16)

    1. 杨驰,俞贵琪,张建军,彭博,贾徽徽. 基于加权联邦学习和神经网络的工控系统入侵检测. 智能计算机与应用. 2025(03): 79-86 . 百度学术
    2. 李群,陈思光. 基于选择性通信策略的高效联邦学习研究. 小型微型计算机系统. 2024(03): 549-554 . 百度学术
    3. 张红艳,张玉,曹灿明. 一种解决数据异构问题的联邦学习方法. 计算机应用研究. 2024(03): 713-720 . 百度学术
    4. 张海波,任俊平,蔡磊,邹灿. 一种基于优化引导的无线联邦学习异步训练机制. 电讯技术. 2024(06): 979-988 . 百度学术
    5. 谭玉玲,欧国成,曹灿明,柴争议. 基于用户层次聚类的联邦学习优化方法. 南京理工大学学报. 2024(04): 469-478+488 . 百度学术
    6. 郑赛,李天瑞,黄维. 面向通信成本优化的联邦学习算法. 计算机应用. 2023(01): 1-7 . 百度学术
    7. 郭松岳,王阳谦,柏思远,刘永恒,周骏,王梦鸽,廖清. 面向数据混合分布的联邦自适应交互模型. 计算机研究与发展. 2023(06): 1346-1357 . 本站查看
    8. 秦宝东,杨国栋,马宇涵. 一种基于异步联邦学习的安全聚合机制. 西安邮电大学学报. 2023(01): 50-61 . 百度学术
    9. 李晓伟,陈本辉,杨邓奇,伍高飞. 边缘计算环境下安全协议综述. 计算机研究与发展. 2022(04): 765-780 . 本站查看
    10. 刘晶,董志红,张喆语,孙志刚,季海鹏. 基于联邦增量学习的工业物联网数据共享方法. 计算机应用. 2022(04): 1235-1243 . 百度学术
    11. 薛晓慧,郭志华,芮光辉,厉娜,马晓琴. 基于梯度统计的无线联邦学习的功率控制优化. 科学技术与工程. 2022(11): 4400-4409 . 百度学术
    12. 雷炳银,刘力,井琼琼,孙荣智,孙炜哲,苏雨晴. 基于边缘计算的AI可视化网关模块化设计. 信息技术. 2022(08): 155-160 . 百度学术
    13. 金歌,魏晓超,魏森茂,王皓. FPCBC:基于众包聚合的联邦学习隐私保护分类系统. 计算机研究与发展. 2022(11): 2377-2394 . 本站查看
    14. 朱思峰,赵明阳,柴争义. 边缘计算场景中基于粒子群优化算法的计算卸载. 吉林大学学报(工学版). 2022(11): 2698-2705 . 百度学术
    15. 张学军,何福存,盖继扬,鲍俊达,黄海燕,杜晓刚. 边缘计算下指纹室内定位差分私有联邦学习模型. 计算机研究与发展. 2022(12): 2667-2688 . 本站查看
    16. 刘飚,张方佼,王文鑫,谢康,张健毅. 基于矩阵映射的拜占庭鲁棒联邦学习算法. 计算机研究与发展. 2021(11): 2416-2429 . 本站查看

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  • 发布日期:  2018-09-30

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