基于概要数据结构的全网络持续流检测方法

周爱平; 朱琛刚

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基于概要数据结构的全网络持续流检测方法

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摘要

持续流是隐蔽的网络攻击过程中显现的一种重要特征,它不产生大量流量且在较长周期内有规律地发生,给传统的检测方法带来极大挑战.针对网络攻击的隐蔽性、单监测点的重负荷和信息有限的问题,提出全网络持续流检测方法.首先,设计一种概要数据结构,并将其部署在每个监测点;其次,当网络流到达监测点时,提取流的概要信息并更新概要数据结构的一位;然后,在测量周期结束时,主监测点将来自其他监测点的概要信息进行综合;最后,提出流持续性的近似估计,通过一些简单计算为每个流构建一个位向量,利用概率统计方法估计流持续性,使用修正后的持续性估计检测持续流.通过真实的网络流量进行实验,结果表明,与长持续时间流检测算法(TLF)相比,所提方法的准确性提高了50％,误报率和漏报率分别降低了22％和20％,说明全网络持续流检测方法能够有效监测高速网络流量.

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来源
《计算机应用》 |2019年第8期|2354-2358|共5页
作者
周爱平; 朱琛刚;
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作者单位

泰州学院计算机科学与技术学院;

江苏泰州225300;

计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学);

南京211189;

东南大学计算机科学与技术学院;

南京211189;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
网络测量; 持续流检测; 网络攻击; 概要数据结构; 概率统计方法;

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