【摘 要】
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针对Savage等人的压缩边采样算法,提出一种改进的压缩边采样算法,该算法利用IP包头与分段相关的字段作为重载字段,增加了边信息存储所需要的空间,降低了重构过程的计算复杂度
【机 构】
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深圳大学信息工程学院,清华大学深圳研究生院,清华大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(60402031);中国博士后基金资助(20040350027)
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针对Savage等人的压缩边采样算法,提出一种改进的压缩边采样算法,该算法利用IP包头与分段相关的字段作为重载字段,增加了边信息存储所需要的空间,降低了重构过程的计算复杂度,并采用64位Hash作为误差效验以显著降低多个攻击者同时存在时重构路径的虚警率,而且通过对重构过程的算法优化进一步降低了计算复杂度.对重构路径所需要的包数、计算量和重构路径的虚警率进行比较,结果证明,改进算法远远超过原算法.将原算法重构路径所需要的计算量(所需要计算的Hash次数)从m8降低到3m2(其中m为在相同距离的攻击源个数)以下.在同时有20个攻击者时,原算法虚警率已经高达0.99,使其不可用.而改进算法在同时有1 000个攻击者的情况下的虚警概率仍然近似为0.因此改进的压缩边采样算法能够很好地应用到大规模DDoS攻击源追踪中.
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