最近ICN逐渐成为一个流行的研究课题,它通过保护内容本身克服了传统网络中许多固有的安全问题,但也带来了拒绝服务攻击、隐私攻击等多种新类型攻击。因此,基于异常的网络入侵检测逐渐发展起来,并成为解决这一问题的基本方法。此方法根据在一段时间内监视到的系统操作行为定义“正常”操作行为,然后将此正常行为作为标准定义合理的偏差度量,最终检测网络中的异常事件。本文针对ICN的路由安全问题展开研究,主要通过对ICN的路由行为进行检测来识别异常。本文的主要研究内容如下:首先针对识别路由行为中的异常提出一个基于事件日志的异常检测方法。此方法的关键特点是从日志中选择特性,然后使用岭回归方法判定异常状况。开始时学习系统的历史信息并确立正常行为的标准,并对系统出现问题的时间段给出准确的指示。同时,建立了问题“签名”将客户问题映射到相关领域中已经看到的问题。因其区分了异常和故障,所以大大缓解了系统假警报的情况。最后又考虑了异常后恢复未受异常影响的一些安全链路的情况。然后,本文提出一个基于标签的重路由方法。路由中断是近年来备受关注的问题,重路由是一种有效解决这个问题的方法。检测到异常路由后,网络的传输路径需要进行更新以保障网络连接的安全,因此提出了一个重路由框架。它主要通过为每个目标预先计算路径,当某个路由异常时,修改所有经过此路由的所有数据包的路径。本文仅通过增加一个转发规则来更新路径,从而减少了中断恢复时间,最后又对重路由框架进行了全面的评估。本课题主要是针对ICN的安全问题展开研究,将ICN的路由行为异常与其日志相关联,从日志中挖掘异常事件,获取异常位置。然后又考虑恢复无异常情况节点的连接以保障网络的正常运行。主要通过为用户请求提前计算路由路径及选择备份的方法使数据绕过异常节点最终安全到达目的地。本文所做的工作有效的识别网络异常,提升安全性能,并减少由于异常导致的网络中断的恢复时间。