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题名基于时间式网络流水印技术的大规模网络防御算法
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作者
朱柯达
蔡瑞杰
刘胜利
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机构
信息工程大学网络空间安全学院
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期918-923,共6页
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文摘
网络攻击者所用链路包含暗网、跳板等多个节点,将攻击路径变得复杂和难以预测,使得全链条溯源存在困难,导致大规模网络流量检测的效果较不稳定。为此,提出一种基于时间式网络流水印技术的大规模网络防御算法,利用时间间隔将大规模网络数据流进行分组,减少因单一参数异常而引发的误报。通过卷积编码和流量调制后实现该数据流时间式水印注入,使得水印信息在面对网络流量波动时仍能保持一定的稳定性,增强了水印的鲁棒性。通过比较时间式网络多流联合质心熵,快速识别出含有水印的标记流。实验表明,该算法受抖动影响较小,能够确保水印注入,实现对大规模网络攻击的防御。
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关键词
网络安全
流量检测
时间式
大规模网络防御
网络流水印
联合质心熵
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Keywords
Cyber security
Flow detection
Temporal
Large-scale network defense
Network stream watermarking
Joint centroid entropy
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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