【摘 要】
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针对网络异常流量的检测与定位问题,提出了一种根据网络流统计量异常变化和不完整网络流来有效识别并定位网络异常流量的方法.该方法建立在交互式网络流模型的基础上,分析了
【机 构】
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西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61103240,91018011,60921003）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（XJJ2011015）
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针对网络异常流量的检测与定位问题,提出了一种根据网络流统计量异常变化和不完整网络流来有效识别并定位网络异常流量的方法.该方法建立在交互式网络流模型的基础上,分析了交互式网络流模型下各种网络流的交互特征;为准确实时获取网络异常源,采用中国余数定理,设计了连接度sketch结构中的哈希函数,满足了网络用户信息逆向求解的需要,实现了高速网络中异常网络流特征参数的实时获取;为减缓网络异常行为的扩散速度,提出采用动态软隔离方法实现网络异常行为的控制.真实环境下的实验结果表明,所提方法对于多种类型的网络异常行为具有良
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