【摘要】：提出了一種基于分形與自適應數(shù)據(jù)融合的P2P僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測方法。構(gòu)建單分形特性、多分形特性檢測傳感器,利用大時間尺度下的自相似性和小時間尺度下的局部奇異性刻畫網(wǎng)絡(luò)流量特征,利用Kalman濾波器檢測上述特性是否異常。為獲得更精確的檢測結(jié)果,提出了一種自適應數(shù)據(jù)融合方法,根據(jù)證據(jù)沖突程度自適應得選擇DST(Dempster-Shafer Theory)、DSmT(Dezert-Smarandache Theory)對上述檢測結(jié)果進行融合。而且,考慮到了P2P應用對檢測的影響。實驗結(jié)果表明該方法檢測準確度較高。
[Abstract]:A P2P botnet detection method based on fractal and adaptive data fusion is proposed. The single fractal characteristics and multifractal characteristics of the sensor are constructed. The self-similarity in large time scale and the local singularity in small time scale are used to characterize the traffic characteristics of the network. The Kalman filter is used to detect whether the above characteristics are abnormal or not. In order to obtain more accurate detection results, an adaptive data fusion method is proposed, which adaptively selects DST (Dempster-Shafer Theory) DSmT (Dezert-Smarandache Theory) according to the degree of evidence conflict to fuse the above detection results. Furthermore, the impact of P2P applications on detection is considered. The experimental results show that the detection accuracy of this method is high.
【作者單位】： 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所;
【基金】：國家863高技術(shù)研究發(fā)展計劃資助項目(2011AA7031024G) 國家自然科學基金資助項目(90204014)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：2211375