支持泛洪攻击检测的命名数据网PIT

• 作者: 彭鹏 李卓 梁纪峰 马天祥 刘开华
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 关键词: 命名数据网 待定兴趣转发表 名称数据索引 字符卷积神经网络 兴趣包泛洪攻击
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 未来网络体系架构和关键技术专题|The Special Issue on Future Network Architecture and Key Technologies
• 页码范围: 61-67
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2020-131

摘要

针对命名数据网待定兴趣转发表中高效的变长名称数据索引、硬件可支持的存储消耗以及兴趣包泛洪攻击检测等问题,提出了基于字符卷积神经网络的认知索引模型(C&I),该模型能够支持路由名称数据的分类、聚合,降低名称数据的存储消耗.同时,基于C&I提出了支持兴趣包泛洪攻击检测的待定兴趣转发表(PIT)存储结构C&I-PIT及其数据检索算法,通过多级存储器部署方式,分别在片上和片下的存储器中部署索引结构及存储空间.实验结果表明,C&I-PIT在名称数据聚合、存储消耗、泛洪攻击检测等方面具有良好的性能.