基于广义和校准马氏距离对IP地址威胁程度的诊断

发布时间：2018-04-11 19:34

  本文选题：DNS + 广义马氏距离　； 参考：《中国科学院大学学报》2015年01期

【摘要】：域名系统(DNS)是互联网的重要组成部分.维护DNS健康安全对整个互联网的正常运行具有十分重要的意义.通过监测并屏蔽对域名服务器具有潜在威胁的用户IP地址,达到维护DNS健康安全的目的.本文提出基于广义和校准的马氏距离2种方法,综合多个指标对IP地址的威胁程度进行诊断.这2种方法可以解决协方差阵不可逆的情形.将2种改进的马氏距离应用到实际访问DNS报文数据分析中,结果表明,它们在诊断IP的威胁程度上是非常有效的.
[Abstract]:Domain name system (DNS) is an important part of the Internet.It is very important to maintain the health and safety of DNS for the normal operation of the whole Internet.In order to maintain the health and security of DNS, IP addresses of users with potential threats to domain name servers are monitored and shielded.In this paper, two methods based on generalized and calibrated Markov distance are proposed to diagnose the threat degree of IP address by synthesizing multiple indexes.These two methods can solve the irreversible case of covariance matrix.Two improved Markov distances are applied to the analysis of the actual access DNS packet data. The results show that they are very effective in diagnosing the threat degree of IP.
【作者单位】： 中国科学院数学与系统科学研究院;中国互联网络信息中心;
【基金】：国家自然科学基金(11371353) 中国互联网络信息中心研究课题(DNSLAB-2012-N-U)资助
【分类号】：TP393.06

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本文编号：1737376