【摘 要】
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提出了一个面向主干网入侵检测，以内存瓶颈消耗量为测度的动态自适应抽样方法IDSampling。通过分析攻击流量的流长和熵聚类信息特征指导抽样，过滤掉攻击可疑性低的报文，采取“节
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,江苏省计算机网络技术重点实验室,教育部计算机网络与信息集成重点实验室
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提出了一个面向主干网入侵检测，以内存瓶颈消耗量为测度的动态自适应抽样方法IDSampling。通过分析攻击流量的流长和熵聚类信息特征指导抽样，过滤掉攻击可疑性低的报文，采取“节流”方法解决万兆网络入侵检测存在的性能和精度不平衡问题。在大规模异常发生时采用基于单报文属性熵的单一抽样策略，其他情况下采用带反馈指导的混合抽样策略，试图用尽可能小的检测代价来取得同样的检测效果。实验结果表明（1）IDSampling可以大幅减低IDS处理输入，同时保证对主干网大规模攻击趋势性信息的检测精度；②相较于随机报文抽样和随
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