原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
提出了一种基于时间序列分析从源端对SYN Flooding攻击进行检测的方法.该方法是为了从源端对网络流量进行检测并预测,从而判断是否发生了SYN Flooding攻击,为受害者端及时响应提供依据;利用攻击网络流量的自相似性,采用Bloom Filter提取数据流特征信息,构造网络流量时间序列,建立自回归预报模型;通过动态预测网络流量并与设定的阈值进行比较来对攻击预警,提前作出响应.仿真实验结果表明,该方法能准确地统计出网络中数据包和新源IP数据包的出现次数,具有较好的检测率和较低的误报率,能够较准确地预测出下一时间段甚至几个时间段的网络流量,能为有效防御SYN Flooding攻击提供有力的数据支撑.
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文献信息
篇名 基于时间序列分析的SYN Flooding源端检测方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 时间序列 Bloom Filter 自回归模型 SYN Flooding 源端
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 2249-2252
页数 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.06.066
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 王朝辉 武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室 1 4 1.0 1.0
2 苏旸 武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室 27 85 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
时间序列
Bloom Filter
自回归模型
SYN Flooding
源端
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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