發(fā)布時(shí)間：2017-10-23 10:18

  本文關(guān)鍵詞：基于sketch數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與正則性分布的骨干網(wǎng)流量異常分析與識別

  更多相關(guān)文章： 骨干網(wǎng)流量異常 sketch數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) Lipschitz正則性分布 熵值

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)爆炸性的增長,網(wǎng)絡(luò)安全問題如惡意攻擊,蠕蟲病毒,DDoS攻擊等事件的數(shù)量和影響也一直在不斷增加.如何能夠及時(shí)準(zhǔn)確地檢測到網(wǎng)絡(luò)流量異常是我們面臨的一個(gè)重要問題.作者根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量的信號特性,結(jié)合sketch數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)流量Lipschitz正則性分布,提出了一種新的異常檢測技術(shù).該方法不僅能有效地定位骨干網(wǎng)流量異常發(fā)生的源IP地址和發(fā)生時(shí)刻,還能根據(jù)源IP地址熵值的分析,對異常進(jìn)行識別。實(shí)驗(yàn)分析的結(jié)果驗(yàn)證了該方法在檢測和可溯源方面的有效性.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動化系;
【關(guān)鍵詞】： 骨干網(wǎng)流量異常 sketch數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) Lipschitz正則性分布 熵值
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61174124,61233003) 高等學(xué)校博士點(diǎn)基金(20123402110029) 安徽省高校自然科學(xué)研究項(xiàng)目(KJ2012A286)資助課題
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 1引言在過去的幾年里,隨著新的服務(wù)內(nèi)容廣泛擴(kuò)散,網(wǎng)絡(luò)安全問題如惡意攻擊,蠕蟲病毒,DDoS攻擊等事件頻繁發(fā)生.有效地檢測異常行為,對于保證網(wǎng)絡(luò)的可靠運(yùn)行具有重要意義.現(xiàn)有的高速骨干網(wǎng)通常每秒到達(dá)的分組數(shù)以萬計(jì),用巳有算法直接處理骨干網(wǎng)上流量數(shù)據(jù)來檢測異常是不可行的,通

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8 徐U，

本文編號：1082871