本文選題：網(wǎng)絡測量　切入點：主機基數(shù)　出處：《大連海事大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：超點是指在一個檢測周期內(nèi)鏈接大量不同源主機或目的主機的主機,超點檢測對網(wǎng)絡安全和網(wǎng)絡管理具有重要意義。網(wǎng)絡中存在著許多安全事件,如分布式拒絕服務攻擊(DDoS)、蠕蟲病毒和端口掃描等都具有類似的行為特征,這些事件都屬于超點檢測問題。由于標準Bloom Filter在使用簡單的哈希函數(shù)進行哈希映射時,存在著計算開銷大,且哈希不均勻的問題,本文設計出一種低計算開銷的過濾器OHCBF。該過濾器只需要一個基礎哈希函數(shù)和幾個簡單的操作就可以實現(xiàn)標準Bloom Filter的功能,顯著地降低了進行哈希映射時的計算開銷。針對目前一些超點檢測算法存在著內(nèi)存消耗較大或檢測結果準確性不高的問題,本文提出基于OHCBF-Trap結構的超點檢測算法。該算法對Snare算法做了進一步的改進,提出一種新的存儲結構Trap,并將OHCBF與Trap結構相結合來進行超點檢測。由于OHCBF只允許每個流中的第一個報文進入存儲結構Trap,能夠有效地減少系統(tǒng)的計算開銷。同時,在存儲結構Trap中用存儲流的數(shù)量代替存儲報文的數(shù)量,這樣就可以省略用報文數(shù)估算流數(shù)的過程,減少了系統(tǒng)的計算開銷。最后,對提出的超點檢測算法進行理論分析。為了使實驗數(shù)據(jù)更具有代表性,本文使用不同地區(qū)采集的真實網(wǎng)絡Trace進行實驗。實驗結果表明,基于OHCBF-Trap結構的超點檢測算法能夠準確地檢測出超點。通過與其它超點檢測算法的實驗結果相比較可知,本文提出的超點檢測算法在內(nèi)存消耗和檢測的準確性方面具有一定優(yōu)勢。
[Abstract]:Super-point is a host that links a large number of different hosts or destination hosts in a detection cycle. Super-point detection is of great significance to network security and network management. There are many security events in the network. For example, distributed denial-of-service attacks such as DDoS, worm and port scanning all have similar behavior characteristics. These events are hyper-point detection problems. Because standard Bloom Filter uses simple hash functions for hash mapping, In this paper, we design a low computational overhead filter OHCBF, which requires only a basic hash function and a few simple operations to realize the function of standard Bloom Filter. The computation cost of hash mapping is significantly reduced. At present, some hyper-point detection algorithms have some problems such as large memory consumption or poor accuracy of detection results. In this paper, we propose a hyper-point detection algorithm based on OHCBF-Trap structure, which improves the Snare algorithm further. In this paper, we propose a new storage structure, Trap. and combine OHCBF with Trap structure to detect hyperpoints. Because OHCBF only allows the first packet in each stream to enter into the storage structure, it can effectively reduce the computing cost of the system. In memory structure Trap, the number of stored packets is replaced by the number of storage streams, so that the process of estimating the number of streams by the number of packets can be omitted, and the computational overhead of the system can be reduced. In order to make the experimental data more representative, we use the real network Trace collected from different regions to carry out experiments. The experimental results show that, The super-point detection algorithm based on OHCBF-Trap structure can accurately detect the super-point. Compared with the experimental results of other super-point detection algorithms, the proposed super-point detection algorithm has some advantages in memory consumption and accuracy.
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.0

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本文編號：1581096