基于IP监控和非高斯统计的网络异常流量检测

• 作者: 仲妍 吴枫 吴泉源 贾焰
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 网络异常流量检测 Bloom filter技术 非高斯统计建模 IP监控
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与安全
• 页码范围: 10-13,28
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4947字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.07.003

摘要

为保障网络和信息系统安全,需要对网络实施有效的监控,确保能及时检测出网络异常(蠕虫爆发、DDoS攻击等)等流量,进而为后续的动态量化风险评估、主动防御提供有力支持.为此,本文提出了一种基于IP监控和非高斯统计的网络异常流量检测方法(IPM-NGSD),该方法包括两个关键部分:常用IP地址库FIPD和非高斯统计建模.前者,通过利用Bloom filter技术和FIPD,将网络流量快速分流为常见和非常见IP网络流量:S0和S1后者,在不同聚合层次上,提取S0和S1的非高斯边缘分布的轮廓值Por file0和Porfile1,并通过计算Porfile0和Porfile1之间的统计距离,来检测是否存在异常.通过理论分析和两组统计实验验证了该方法的有效性:在缺少有关目标流量先验知识的前提下,该方法能快速、准确地发现短期突发攻击流量和长期低密度攻击流量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴泉源	国防科技大学计算机学院	111	1520	19.0	35.0
2	贾焰	国防科技大学计算机学院	118	926	16.0	24.0
3	吴枫	国防科技大学计算机学院	3	3	1.0	1.0
4	仲妍	国防科技大学计算机学院	3	3	1.0	1.0