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Worm Detection in Large Scale Network by Traffic

机译：流量中大型网络蠕虫检测

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Nowadays, worms have been one of the leading threats to information security and service availability. Current operational practices have not been able to manage the threat effectively. So it is very important to make early warning of the burst of worm in large scale network. In this paper we analyze the real network traffic in large scale network. Based on long time statistic, we construct a network traffic model which concern two parameters: the traffic volume and curve of traffic function. And then we propose a method to computer the function curve of normal traffic function in ideal condition. We deployed them in our campus network (more than 20000 computers, 400M/s bandwidth to internet).It is shown that the worms are detected automatically and efficiently.
机译：如今，蠕虫已成为信息安全和服务可用性的主要威胁之一。当前的操作实践无法有效地管理威胁。因此，对大型网络中的蠕虫爆发进行预警非常重要。在本文中，我们分析了大型网络中的实际网络流量。在长期统计的基础上，构建了一个涉及两个参数的网络流量模型：流量量和流量函数曲线。然后提出了一种理想状态下正常交通功能曲线的计算方法。我们将它们部署在我们的校园网络中（超过20000台计算机，Internet带宽为400M / s），这表明蠕虫被自动有效地检测到。

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