本文關(guān)鍵詞：基于多維觀測特征的MF-HMM模型識別新型LDoS驅(qū)動的高分散低速率QoS侵犯

  更多相關(guān)文章： multi-stream fused HMM 網(wǎng)絡(luò)Qo S 功率譜密度PSD Kaufman算法

【摘要】：針對新型LDo S驅(qū)動的高分散低速率Qo S侵犯,提出一種新穎的基于網(wǎng)絡(luò)微觀和宏觀多維特征的識別方法。在網(wǎng)絡(luò)微觀方面,加權(quán)計算了反應(yīng)TCP包頭內(nèi)部微觀變化的Flag控制位,以及計算了反應(yīng)LDo S固有周期特性的I-I-P 3元組的功率譜密度PSD特征;在網(wǎng)絡(luò)宏觀方面,引入反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送流和確認(rèn)流比值變化的R特征,共同構(gòu)成多維觀測序列,采用多維隱馬爾科夫混合模型multi-stream fused HMM(MF-HMM)自動識別Qo S侵犯。同時,應(yīng)用Kaufman算法動態(tài)調(diào)整閾值。大量實驗表明,提出的方法有效降低了識別的誤報率和漏報率,特別針對新型LDo S驅(qū)動的高分散低速率Qo S侵犯,在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)背景流量下依然具有很高的識別率。
【作者單位】： 吉林大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;吉林大學(xué)軟件學(xué)院;Dept.
【關(guān)鍵詞】： multi-stream fused HMM 網(wǎng)絡(luò)Qo S 功率譜密度PSD Kaufman算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(60703023;61170265) 吉林省科技發(fā)展計劃資助項目(20090110)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 3.Dept.of EECS,Univ.of Central Florida,Orlando,FL 32816,USA)自動識別正常流量背景下的異常網(wǎng)絡(luò)服務(wù)侵犯是保證Internet網(wǎng)絡(luò)Qo S(quality of services)的核心問題。隨著Internet網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛和深入,各種以降低甚至耗盡網(wǎng)絡(luò)服務(wù)為目標(biāo)的惡意Qo S侵犯事件層出不窮,尤其

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本文編號：931598