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摘要:
为了提高分布武拒绝服务攻击(DDoS)流量过滤的性能,同时保证过滤的正确率,提出一种基于Poisson流随机分解模型的分类方法.该方法根据报文特征对流量进行分解后,基于2类流量的流速比随机判定报文的类别.设计了一个基于令牌桶阵列(TBA)的实现方案,不需要实时估计攻击流的参数,有效提高了过滤的性能.理论推导表明:Poisson流随机分解模型的理论错误率上限为最大后验概率判决法错误率上限的Z倍,TBA在过滤突发性强的攻击报文时错误率会进一步下降.实验结果表明:TBA的过滤效果和NB(naive Bayes)方法相当,过滤突发性攻击流时错误率低于NB方法.
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流量
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隶属函数
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于令牌桶阵列的DDoS流量过滤
来源期刊 清华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 计算机网络安全 分布式拒绝服务攻击 Poisson流分解 令牌桶阵列 Markov调制Poisson过程
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 电子工程
研究方向 页码范围 141-144
页数 4页 分类号 TP393.08
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李星 163 2416 25.0 45.0
2 段海新 81 1255 17.0 34.0
3 戴世冬 2 12 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
共引文献  (28)
参考文献  (6)
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研究主题发展历程
节点文献
计算机网络安全
分布式拒绝服务攻击
Poisson流分解
令牌桶阵列
Markov调制Poisson过程
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
清华大学学报(自然科学版)
月刊
1000-0054
11-2223/N
大16开
北京市海淀区清华园清华大学
2-90
1915
chi
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