發(fā)布時間：2018-10-17 14:23

【摘要】：提出一種支持檢測規(guī)則動態(tài)更新的畸形會話發(fā)起協(xié)議(SIP)消息檢測模型,采用正向規(guī)則和反向規(guī)則結(jié)合的方式,以有效應(yīng)對未知類型的畸形攻擊.采用Map-Reduce模型實現(xiàn)檢測規(guī)則,檢測過程分為常規(guī)檢測和特殊檢測,常規(guī)檢測階段檢測消息的基本格式,特殊檢測階段將SIP消息分割后并行檢測語法規(guī)則.實驗結(jié)果表明,提出的檢測模型能準確高效地檢測出SIP消息中的畸形特征.
[Abstract]:A malformed session initiation protocol (SIP) message detection model, which supports dynamic updating of detection rules, is proposed, which combines forward rules with reverse rules to effectively deal with unknown malformation attacks. The detection process is divided into conventional detection and special detection. The basic format of detecting messages in conventional detection phase and the syntax rules of parallel detection after SIP messages are partitioned in special detection stage. Experimental results show that the proposed detection model can accurately and efficiently detect the abnormal features in SIP messages.
【作者單位】： 北京郵電大學網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國家重點實驗室;
【基金】：北京郵電大學青年科研創(chuàng)新計劃專項項目(2013RC1102) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2011CB302506) 國家自然科學基金項目(61170274)
【分類號】：TN915.08

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本文編號：2276966