面向异常流量检测的自适应抽样算法研究

• 作者: 危美林 张明清 李海龙 董书琴 齐先庆
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 异常流量 粗粒度检测 抽样技术 自适应抽样 短时间尺度下的不相关流量均衡
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3052-3055,3059
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.10.040

摘要

针对高速骨干网中海量数据动态变化性和异常流量难以被识别的问题,提出一种基于异常流量粗粒度检测的自适应抽样方法.首先,在ASTUTE模型基础之上设计了异常流量粗粒度检测算法;接着,在对所有流进行初步的异常流量检测之后,进一步对检测到和未检测到的异常流量采取不同的抽样方法;然后,在OMNeT++仿真平台上构建了DDoS攻防仿真模型并予以实现.仿真实验验证了算法的有效性.仿真结果表明,与单独的自适应抽样和分组抽样算法相比,提出的自适应抽样算法在精确度相同时,可以减少抽样报文数;在抽样报文数相同时,可以提高短流的抽样精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	危美林		4	12	2.0	3.0
2	张明清		31	236	6.0	14.0
3	董书琴		9	21	3.0	4.0