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# MSFlow：SDN流量防御和分流辅助器
## 1.功能：
a)恶意软件流量识别，Cridex、Geodo、Htbot、Miuref、Neris、Nsis-ay、Shifu、Tinba、Virut、Zeus
b)正常应用流量识别，Facetime、Weibo、BitTorrent、FTP、Gmail、MySQL、Outlook、Skype、SMB、WordOfWarcraft
c)QoS
d)DDoS缓解
## 2.代码说明
# model/:分类器模型
model/datahelper/: 数据清洗
model/train/: 模型训练
model/packet_predict.py: 二分类器，正常流量和恶意流量区分
model/xxx.model: 二分类器模型训练保存结果
model/DBhelper.py: 二分类器所需的数据库存取操作
model/benign_packetpredict.py: 十分类器，十种正常应用流量识别
# sdnData/: 界面启动目录
# sflow-rt: sflow工具
# ms_topo_4s.py: mininet拓扑构建脚本
# send.py: 发包测试脚本
# ryu_predict.py: ryu控制器app
# product.py: 控制器和界面的交互接口
## 3.运行说明
注：环境中需要有ryu、mininet、mysql、python3、tensorflow、pandas等等，请按运行的错误提示自行补全安装。
其中，tensorflow要求2.2版本以上，实验中用的2.3.0；django版本2.2（2版本和3版本不兼容）；
1)开启系统，进入sdnData/文件夹：python3 manage.py runserver 8081，打开浏览器访问127.0.0.1:8081查看界面是否开启；
2)运行控制器：（假设已安装ryu），进入../ryu/ryu/app文件夹，将ryu_predict.py以及model/文件夹，放在该app/文件夹下；运行控制器：ryu-manager ryu_predict.py；
3)运行sflow工具，进入sflow_rt/文件夹：sudo ./start.sh，在浏览器访问127.0.0.1:8008查看sflow服务端是否正常开启（具体的sflow配置可参考链接：https://blog.csdn.net/AsNeverBefore/article/details/79098971）；
4）好啦，这里我们可以用发包脚本发包来看一看程序运行的样子了：sudo python send.py(脚本内的待发送数据包可以自行修改，默认发送本文件夹下的test.pcap)
6）常见问题：
（1）环境没有配置好，缺少东西
（2）自定义的类以及函数，在import过程中，不同的环境所需的路径不通，请按报错信息自行修改
（3）发包时出现数据包超过MTU值，通过命令修改mtu：ifconfig h1 mtu 9000
（4）使用sflow监听mininet中的流量，mininet中交换机端口本身没有IP，需要设置IP后才能作为监听端口，步骤如下
启动minninet网络
sudo ifconfig ens33 0 up
sudo ovs-vsctl add-port s1 ens33
sudo ifconfig s1 10.0.1.10 netmask 255.255.254.0
sudo route add default gw 10.0.1.1
sudo ovs-vsctl -- --id=@sflow create sflow agent=s1 target=\"10.0.1.10\" header=128 sampling=10 polling=1 -- set bridge s1 sflow=@sflow
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