基于多维观测特征的MF-HMM模型识别新型LDoS驱动的高分散低速率QoS侵犯

发布时间：2017-09-27 20:01

  本文关键词：基于多维观测特征的MF-HMM模型识别新型LDoS驱动的高分散低速率QoS侵犯

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【摘要】：针对新型LDo S驱动的高分散低速率Qo S侵犯,提出一种新颖的基于网络微观和宏观多维特征的识别方法。在网络微观方面,加权计算了反应TCP包头内部微观变化的Flag控制位,以及计算了反应LDo S固有周期特性的I-I-P 3元组的功率谱密度PSD特征;在网络宏观方面,引入反应网络发送流和确认流比值变化的R特征,共同构成多维观测序列,采用多维隐马尔科夫混合模型multi-stream fused HMM(MF-HMM)自动识别Qo S侵犯。同时,应用Kaufman算法动态调整阈值。大量实验表明,提出的方法有效降低了识别的误报率和漏报率,特别针对新型LDo S驱动的高分散低速率Qo S侵犯,在复杂网络背景流量下依然具有很高的识别率。
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;吉林大学软件学院;Dept.
【关键词】： multi-stream fused HMM 网络Qo S 功率谱密度PSD Kaufman算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60703023;61170265) 吉林省科技发展计划资助项目(20090110)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 3.Dept.of EECS,Univ.of Central Florida,Orlando,FL 32816,USA)自动识别正常流量背景下的异常网络服务侵犯是保证Internet网络Qo S(quality of services)的核心问题。随着Internet网络应用更加广泛和深入,各种以降低甚至耗尽网络服务为目标的恶意Qo S侵犯事件层出不穷,尤其

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本文编号：931598