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题名基于FARIMA模型的流量抽样测量方法
被引量：6
- 1
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作者
潘乔
罗辛
王高丽
裴昌幸
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机构
东华大学计算机科学与技术学院
西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第15期7-8,11,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60572147)
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文摘
目前的流量抽样测量方法主要基于传统的数学理论,并没有考虑到实际网络流量的特征,基于此,提出基于FARIMA流量预测的抽样方法,根据流量预测值动态调整抽样率,既减轻了CPU的负载,又节省了存储空间。通过对比实际使用中的流量抽样测量方法取得的数据报文样本均值和Hurst参数,表明该方法能够正确体现原始数据的流量行为统计特征。
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关键词
网络测量
流量抽样
自回归分数整合滑动平均模型
流量预测
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Keywords
network measurement
traffic sampling
Fractal Auto Regression Integrated Moving Average（FARIMA） model
traffic prediction
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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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题名基于同源组合布鲁姆过滤器的早期流量抽样算法
被引量：2
- 2
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作者
侯颖
郭云飞
黄海
王凯
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机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期117-126,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61309019)
国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(201101A103
2011AA010603)~~
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文摘
提出一种同源组合布鲁姆过滤器结构,该结构包含流抽样(sample)和分组计数(packet)2个计数器向量组合,2个计数器向量宽度不同,以相同的散列源函数计算散列位置。基于该结构设计的早期流量抽样算法利用2个计数器向量将流抽样判断与分组计数检测分开,避免了早期流量抽样中大量抽样已经结束的流对分组计数过程的影响。分析和实验结果表明,通过调节2个计数器的宽度比α,在不增加内存空间的条件下,该算法有效降低了误判率。
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关键词
流量抽样
布鲁姆过滤器
组合布鲁姆过滤器
长度调节因子
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Keywords
traffic sampling, Bloom filter, combinational Bloom filter, length adjustable factor
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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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题名基于分层抽样算法的异常攻击流量检测
被引量：4
- 3
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作者
王苏南
李印海
罗兴国
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机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第12期105-109,共5页
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基金
国家"863"计划基金资助项目"面向融合网络的大规模接入汇聚路由器关键技术研究与产业化应用"(2011BAH19B00)
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文摘
在高速互联网应用中,海量数据无法逐包检测分析,异常攻击流量也不易被识别。为解决该问题,利用泊松帕累托突发过程的经典流量模型对网络流量自相似特性进行分析,将网络流量分为长流与短流,并根据数据流到达时间的抽样比增量进行分层抽样,由此实现异常攻击流量的检测。在基于数据报文级检测的snort异常入侵检测系统上对该方法进行仿真实验,结果证明其能有效缩小异常攻击数据范围,快速准度地检测出攻击。
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关键词
异常流量
流量抽样技术
泊松帕累托突发过程
三明治抽样
分层抽样
异常攻击检测
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Keywords
anomalous traffic
traffic sampling technology
Poisson Pareto Burst Process（PPBP）
sandwich sampling
stratified sampling
anomalous attack detection
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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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题名网络攻击检测中流量数据抽样技术研究
被引量：13
- 4
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作者
陈良臣
刘宝旭
高曙
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机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
中国科学院信息工程研究所
中国劳动关系学院应用技术学院
中国科学院大学网络空间安全学院
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出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2019年第8期22-28,共7页
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基金
国家自然科学基金[61802404,61602470]
北京市科委重点研究项目[D181100000618003]
+2 种基金
中国劳动关系学院院级重点科研项目[17YZ004]
中国劳动关系学院中央高校基本科研业务费专项基金[19ZYJS007]
中国劳动关系学院教学与改革项目[JG1739]
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文摘
网络攻击检测的关键是通过对网络流量的分析快速识别网络中的未知攻击行为。大数据环境下,如何在不影响异常检测效果的前提下通过数据抽样技术粗粒度减少需要处理的网络流量数据,筛选出需要进行细粒度异常检测的子集,为网络攻击发现提供可靠数据支撑,是网络入侵检测系统研究的重要问题,也是目前网络行为分析、网络测量分析、网络异常检测、网络流量模型研究的重点。文章对网络攻击检测中流量数据抽样技术的基本概念、研究进展和存在问题进行阐述,对网络流量数据抽样技术面临的挑战和发展趋势进行总结和展望。文章可为进一步探索网络攻击检测领域的新方法和新技术提供借鉴和参考。
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关键词
网络流量
网络攻击检测
流量数据缩减
流量数据抽样
网络安全
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Keywords
network traffic
network attack detection
traffic data reduction
traffic data sampling
cyber security
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名网络流量测量与分析研究现状及发展趋势
被引量：8
- 5
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作者
李晟
甘勇
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机构
郑州大学信息工程学院
郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
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出处
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2005年第2期77-80,共4页
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基金
河南省杰出青年基金资助项目(0112001500)
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文摘
从网络测量技术的发展、流量测量的方法及流量抽样测量、流量测量模型几方面介绍和分析了国内外网络流量测量的研究现状,指出了在流量抽样测量以及流量测量模型方面需要改进和进一步研究的问题.
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关键词
网络测量
流量测量
流量抽样测量
流量测量模型
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Keywords
network measurement
traffic measurement
traffic sampling measurement
traffic measurement model
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分类号
TP393.07
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名空间高效的数据包公平抽样算法
被引量：12
- 6
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作者
张进
邬江兴
钮晓娜
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机构
解放军理工大学通信工程学院
国家数字交换系统工程技术研究中心
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第10期2642-2655,共14页
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基金
国家高技术研究发展计划(863)No.2008AA01A323~~
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文摘
数据包公平抽样通过牺牲长流的包抽样率以换取更高的短流包抽样率,因而比均匀随机包抽样更能保证数据流之间的公平性.现有的公平抽样算法SGS(sketch guided sampling)存在空间效率低、短流估计误差大的问题.提出了一种空间高效的数据包公平抽样算法SEFS(space-efficient fair sampling).SEFS算法的新颖之处在于采用多解析度抽样统计器对数据流流量作近似估计,各个统计器由d-left哈希表实现.采用在OC-48和OC-192骨干网采集的真实流量数据,在数据流流量测量以及长流检测的应用背景下,对SEFS算法和SGS算法的性能进行了比较.实验结果表明,与SGS算法相比,SEFS算法在空间复杂度降低65%的前提下,仍具有更高的估计精度.特别是对于占网络数据流绝大多数的短流而言,SEFS算法估计精度高的优势更为明显.
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关键词
网络流量监测:数据包抽样
d-left哈希
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Keywords
network traffic monitoring
packet sampling
d-left hashing
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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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题名高速网络入侵检测中流量数据约简研究
被引量：4
- 7
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作者
陈良臣
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机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
中国劳动关系学院应用技术学院
中国科学院信息工程研究所
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第16期108-111,共4页
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基金
中国劳动关系学院教改项目(JG2004)
中国劳动关系学院科研项目(20XYJS024)
+3 种基金
国家自然科学基金(61802404)
国家自然科学基金(61602470)
北京市科委重点研究项目(D181100000618003)
中国科学院战略性先导科技专项(XDC02000000)。
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文摘
高速网络数据庞大且高维度,网络入侵检测系统要面对流量数据约简的问题。如何有效地实现流量数据约简是网络入侵检测系统需要研究的一个重要问题。文中首先介绍网络入侵检测中流量数据抽样和特征降维基础;然后从网络流量数据抽样和网络流量特征降维两个方面总结了网络流量数据约简研究进展;最后阐述了网络入侵检测中流量数据约简研究的未来发展趋势和面临的挑战。文中所研究的流量数据约简为进一步探索网络流量测量和网络空间安全提供参考和借鉴。
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关键词
网络入侵检测
流量数据约简
流量数据抽样
流量特征降维
网络安全
发展趋势
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Keywords
network intrusion detection
traffic data reduction
traffic data sampling
traffic feature dimension reduction
network security
development trend
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分类号
TN915-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP30
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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