SDN框架下不良数据计算机网络管理系统开发应用

李宪玲 姜晗

摘 要 根据传统不良数据管理系统使用中出现的问题，并归纳出现上述问题的根源，提出基于SDN框架设计不良数据计算机网络管理系统，以此有效解决传统管理系统的不足。文章重点基于SDN框架下不良数据计算机网络管理系统开发应用展开分析。

关键词 SND框架；不良数据；计算机网络管理系统

中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2019）231-0121-02

通过长时间的发展，传统不良数据管理方法效果不够理想，有些不良数据实施加壳处理后，极易绕过或者躲避传统不良数据管理的逻辑机制，容易在统计方面出现较大的漏洞。如果不良数据流展现出端口逆则形态，传统不良数据统计机制会对其实施默认发行操作，导致不良数据流出现交互，直接破坏网络数据资源交互环节正常、安全运行。

1 SND定义及认识

软件定义网络（Software？Defined？Network，SDN）作为一种全新的网络设计理念就是运用上层开放的资源接口，依托开展软件编程有效解决网络架构的问题.而运用SDN架构对传统安全信息实施重构，有利于拓展可信网络应用空间，促使可信网发挥更大的作用。SDN最早是由美国一所大学提出一种新的网络架构，其重点内容在于利用Open？Flow将网络设备控制面和数据面实施分离，顺利达到灵活控制网络流量的目的，从而为核心网络提供最佳的平台。

ONF（Open？Network？Foundation）则是SDN发展领域一个比较重要的标准组织，它在2016年发布《SDN？Architecture？Issue？1.1》，并对SDN概念给出下列定义。SDN架构见图1。该图中的核心为控制器，通过控制器完成协同及虚拟化操作。Resource：代表任意支持交付网络业务的资源，主要组成部分为逻辑资源、物理网络资源等。

2 SDN框架下不良数据计算机网络管理系统设计

2.1 数据采集模块

数据采集作为不良数据计算机网络管理系统的基础，该系统主要对以下设备的数据进行采集，依次为网络设备、SDN交换机等。其中，网络设备和传统交换机所需要的信息相同，利用SNMP协议，必须采集设备的信息数据、不良信息数据、端口信息数据。而SDN交换机数据和端口数据依托RPC接口，流信息则经过OpenFlow插件完成采集操作。除此以外，SDN交换机还要对相应的流信息进行采集，包含流的源IP、流存在时间、流字节数等。数据采集操作如图2所示。

2.2 不良重复数据删除设计

本系统设计重点在于利用SDN？控制器中增加不良重复数据检测功能，通过SDN？控制器接收源自交换机的Packet-in？消息，并依据解析获取的packet_in_reason字段，判定其是否属于不良重复数据包。？基于SDN？的不良重复数据删除功能，借助软件所定义的网络架构，依托Bloom？filter？+？指纹相应的缓存索引结构，迅速判定所监测数据是否重复，顺利完成传统源端去重及优化处理。与此同时，也可利用SDN控制器内的高效缓存，通过对于备份的数据进行迅速相应，减少备份所用时间，顺利实现不良重复数据删除操作。

2.3 数据量交互模块

数据进行交互环节，如果出现数据量增大的情况，传统管理系统为确保交互数据的稳定性，底层的逻辑算法会自动对不良数据核查机制进行下降，有效降低中央处理中心的运算负担。但必须注意，如果核查机制降低，会使得部分不良数据运用正常数据特征代码实现交互，这种情况就是常見的加壳处理方法.对于不良数据的伪装机制，NVR数据量交互模块应用数据交互通道量化的方法，对交互通道宽度实施动态的调整，不仅可以降低数据交互量，生成数据源节点数据链特征的报告数据，也能够为后边准确识别不良数据提供参考。该模块利用数据信道动域调整算法，根据各个数据交互操作中需要的最小连续值，恰当调整交互信道宽度，从而降低数据流交互速度，并在一定程度上减轻中央处理核心运算的负担。该模块使用的调整算法关系式为：

经过相应地数据对比可知，所设计的模块对于抑制不良数据交互、对数据特征识别方面具有独特的优势。

2.4 大数据统筹规划模块

在所设计的不良数据计算机网络管理系统中，满足网络交互环境下对不良数据进行正确统计、管理则是设计该系统的目标。传统不良数据管理系统使用中出现分析完善性不佳的问题，使得最终获得的统计数据存在误差。针对传统系统的不足之处，提出依托SDN框架设计的系统引入大数据资源，并配置相应的大数据统筹规划模块功能，其主要特性如下：该模块可以在系统底层打开一条隐蔽的安全数据通到，依据处理数据需求迅速调调取互联网内大数据资源平台各项数据，通过动态比较和反馈；该模块可依据不良数据类型实施分类，形成两项数据报告，其主要内容包含不良数据特征码、数据类别等。

2.5 数据DNA内容识别

针对数据特征DNA内容识别算法时依托SDN框架设计不良数据计算机网络管理系统所用一种核心算法，其对设计整个系统发挥着不可替代的作用。根据数据特征DNA内容识别算法就是对于伪装不良数据进行处理的手法，其具体操作中，由数据链组成的中央数据核提取特殊的数据坐标代码DNA，并与大数据空间内信息资源相互结合展开比较，准确对数据身份予以识别，禁止开展不良数据交互操作，提高其对于不良数据统计准确性。其算法执行公式为：

该式子中，f代表数据流系数，nb、依次代表数据内核特征码集合、特征码对比成功值集合。对于不良数据计算机网络管理系统与传统不良数据管理系统中，所使用算法对于不良数据识别处理准确度如图3所示。

3 实验分析

对于所设计的不良数据计算机网络管理系统展开实验测试，对真实的运行状况实施模拟，并对两种系统性能展开对比测试，测试结果如表1所示。

根据上表获得的检测数据可知，本文提到的不良数据计算机网络管理系统具有较高的不良数据交互抑制率，其整体数据处理资源开销化比较小，其不良数据特征报告完成率为100%。

4 结论

总之，通过实验测试结果可知，所设计的不良数据计算机网络管理系统各项指标均优于传统系统，达到设计改进要求，从而为更高的统计不良数据未来发展提供全新的思路。

参考文献

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