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龙图腾网获悉湖南大学重庆研究院申请的专利基于流条目数预测的自适应SFTO攻击检测与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：CN116015847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211668944.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于流条目数预测的自适应SFTO攻击检测与缓解方法是由汤澹;代锐;张冬朔;杨秋伟;梁伟;秦拯设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于流条目数预测的自适应SFTO攻击检测与缓解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于流条目数预测的自适应SFTO攻击检测与缓解方法，属于网络安全领域。其中所述方法包括：在SDN交换机实时监测并滑动收集流表流条目数，使用LRCN模型预测流条目数；若未来两秒的流条目预测值达到阈值，收集流表信息并计算八元流表统计特征，根据LightGBM分类模型输出的受攻击概率判断流表是否受到攻击；若检测到攻击，依据受攻击概率和未来一秒流条目数的预测值自适应计算驱逐比例，基于比例对经过LightGBM排序模型排序的流条目进行驱逐，腾出流表空间防止溢出。本方法能实时监测并预测SDN交换机的流条目数，准确检测SFTO攻击并执行主动防御策略，具有较低的漏报率和误报率，且能自适应驱逐攻击流条目防止流表溢出，因此本方法能够有效检测和缓解SFTO攻击。

本发明授权基于流条目数预测的自适应SFTO攻击检测与缓解方法在权利要求书中公布了：1.基于流条目数预测的自适应SFTO攻击检测与缓解方法，其特征在于，SFTO攻击是指慢速流表溢出攻击，是一种针对SDN交换机中有限的流表空间发起的攻击，所述攻击检测与缓解方法，包括以下五个步骤： 步骤1、流条目数监测：使用命令脚本以一秒的采样时间间隔对OpenvSwitch交换机流表中当前的流条目数进行实时采样，并维护一个固定大小为5的滑动窗口，存储最近一段时间内的流条目数； 步骤2、流条目数预测：将步骤1采样得到的滑动窗口中的流条目数使用经训练的MinMaxScalar模型进行归一化后输入到经训练的LRCN预测模型，并对模型的输出结果使用MinMaxScalar模型进行反归一化，得到未来一秒和两秒的流条目数预测结果； 步骤3、流表信息收集：若步骤2中预测得到的未来两秒的流条目数达到预设的阈值，使用命令脚本获取SDN交换机中的流表信息，从中提取每条流条目的持续时间、累积数据包数和累积字节数，并由此计算每条流条目的平均包到达间隔时间和平均数据包大小，得到原始的流表数据，若步骤2预测的流条目数未达到阈值，则重复执行步骤1和步骤2对流条目数进行持续的监测和预测； 步骤4、攻击检测：基于步骤3得到的原始流表数据对当前流表的八元统计特征进行计算，将流表统计特征输入到经训练的LightGBM分类模型中，若模型输出的受攻击概率大于等于0.5，即当前流表可能处于SFTO攻击的影响下，则执行步骤5对SFTO攻击进行缓解，若模型输出的受攻击概率小于0.5，则认为当前流表未受到SFTO攻击，重复执行步骤1和步骤2； 步骤5、攻击缓解：基于步骤4模型输出的流表受到SFTO攻击的概率和步骤2模型预测得到的未来一秒的流条目数，自适应计算流条目驱逐比例，然后将每个流条目的四元特征累计字节数、累计数据包数、平均包到达间隔时间和平均数据包大小输入到经训练的LightGBM排序模型中，模型计算流条目属于攻击流条目的概率并按照概率从高到低排序，然后按照流条目驱逐比例执行流条目驱逐操作，实现对SFTO攻击的缓解。

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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