基于sketch数据结构与正则性分布的骨干网流量异常分析与识别

发布时间：2017-10-23 10:18

  本文关键词：基于sketch数据结构与正则性分布的骨干网流量异常分析与识别

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【摘要】：随着互联网爆炸性的增长,网络安全问题如恶意攻击,蠕虫病毒,DDoS攻击等事件的数量和影响也一直在不断增加.如何能够及时准确地检测到网络流量异常是我们面临的一个重要问题.作者根据网络流量的信号特性,结合sketch数据结构和网络流量Lipschitz正则性分布,提出了一种新的异常检测技术.该方法不仅能有效地定位骨干网流量异常发生的源IP地址和发生时刻,还能根据源IP地址熵值的分析,对异常进行识别。实验分析的结果验证了该方法在检测和可溯源方面的有效性.
【作者单位】： 中国科学技术大学自动化系;
【关键词】： 骨干网流量异常 sketch数据结构 Lipschitz正则性分布 熵值
【基金】：国家自然科学基金(61174124,61233003) 高等学校博士点基金(20123402110029) 安徽省高校自然科学研究项目(KJ2012A286)资助课题
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言在过去的几年里,随着新的服务内容广泛扩散,网络安全问题如恶意攻击,蠕虫病毒,DDoS攻击等事件频繁发生.有效地检测异常行为,对于保证网络的可靠运行具有重要意义.现有的高速骨干网通常每秒到达的分组数以万计,用巳有算法直接处理骨干网上流量数据来检测异常是不可行的,通

【参考文献】

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8 徐U，

本文编号：1082871