本文選題：網(wǎng)絡(luò)測(cè)量　切入點(diǎn)：主機(jī)基數(shù)　出處：《大連海事大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：超點(diǎn)是指在一個(gè)檢測(cè)周期內(nèi)鏈接大量不同源主機(jī)或目的主機(jī)的主機(jī),超點(diǎn)檢測(cè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全和網(wǎng)絡(luò)管理具有重要意義。網(wǎng)絡(luò)中存在著許多安全事件,如分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDoS)、蠕蟲(chóng)病毒和端口掃描等都具有類(lèi)似的行為特征,這些事件都屬于超點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題。由于標(biāo)準(zhǔn)Bloom Filter在使用簡(jiǎn)單的哈希函數(shù)進(jìn)行哈希映射時(shí),存在著計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)大,且哈希不均勻的問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)出一種低計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)的過(guò)濾器OHCBF。該過(guò)濾器只需要一個(gè)基礎(chǔ)哈希函數(shù)和幾個(gè)簡(jiǎn)單的操作就可以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)Bloom Filter的功能,顯著地降低了進(jìn)行哈希映射時(shí)的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。針對(duì)目前一些超點(diǎn)檢測(cè)算法存在著內(nèi)存消耗較大或檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題,本文提出基于OHCBF-Trap結(jié)構(gòu)的超點(diǎn)檢測(cè)算法。該算法對(duì)Snare算法做了進(jìn)一步的改進(jìn),提出一種新的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)Trap,并將OHCBF與Trap結(jié)構(gòu)相結(jié)合來(lái)進(jìn)行超點(diǎn)檢測(cè)。由于OHCBF只允許每個(gè)流中的第一個(gè)報(bào)文進(jìn)入存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)Trap,能夠有效地減少系統(tǒng)的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。同時(shí),在存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)Trap中用存儲(chǔ)流的數(shù)量代替存儲(chǔ)報(bào)文的數(shù)量,這樣就可以省略用報(bào)文數(shù)估算流數(shù)的過(guò)程,減少了系統(tǒng)的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。最后,對(duì)提出的超點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行理論分析。為了使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更具有代表性,本文使用不同地區(qū)采集的真實(shí)網(wǎng)絡(luò)Trace進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于OHCBF-Trap結(jié)構(gòu)的超點(diǎn)檢測(cè)算法能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出超點(diǎn)。通過(guò)與其它超點(diǎn)檢測(cè)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果相比較可知,本文提出的超點(diǎn)檢測(cè)算法在內(nèi)存消耗和檢測(cè)的準(zhǔn)確性方面具有一定優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:Super-point is a host that links a large number of different hosts or destination hosts in a detection cycle. Super-point detection is of great significance to network security and network management. There are many security events in the network. For example, distributed denial-of-service attacks such as DDoS, worm and port scanning all have similar behavior characteristics. These events are hyper-point detection problems. Because standard Bloom Filter uses simple hash functions for hash mapping, In this paper, we design a low computational overhead filter OHCBF, which requires only a basic hash function and a few simple operations to realize the function of standard Bloom Filter. The computation cost of hash mapping is significantly reduced. At present, some hyper-point detection algorithms have some problems such as large memory consumption or poor accuracy of detection results. In this paper, we propose a hyper-point detection algorithm based on OHCBF-Trap structure, which improves the Snare algorithm further. In this paper, we propose a new storage structure, Trap. and combine OHCBF with Trap structure to detect hyperpoints. Because OHCBF only allows the first packet in each stream to enter into the storage structure, it can effectively reduce the computing cost of the system. In memory structure Trap, the number of stored packets is replaced by the number of storage streams, so that the process of estimating the number of streams by the number of packets can be omitted, and the computational overhead of the system can be reduced. In order to make the experimental data more representative, we use the real network Trace collected from different regions to carry out experiments. The experimental results show that, The super-point detection algorithm based on OHCBF-Trap structure can accurately detect the super-point. Compared with the experimental results of other super-point detection algorithms, the proposed super-point detection algorithm has some advantages in memory consumption and accuracy.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.0

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本文編號(hào)：1581096