基于IPFIX的大规模网络异常流量检测机制研究

• 作者: 李天枫 王劲松 王立学
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异常流量 IPFIX 聚类 K-means
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 1-5,11
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.563
• 字数: 3906字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2015.003.001

摘要

对于大规模网络异常流量检测,由于数据包数量和规模过于庞大,利用传统的深度包检测技术难以在线实时发现网络中存在的攻击,尤其是网络中存在的新型的未知异常流量.本文利用分析IPFIX流量日志,对IPFIX流量进行属性提取,提出了一种改进K-means的算法,用于分析大规模高速网络中未知的异常流量,对于产生的聚类结果加以分析,得出网络中存在的新型的异常流量,并根据类内聚合程度,对类内发现的异常IP进行排查,从而判断攻击源.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王劲松	天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室	35	218	9.0	13.0
2	李天枫	天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室	2	21	2.0	2.0
3	王立学	天津教育委员会教育信息化管理中心	1	6	1.0	1.0