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1. 基于流量行为特征的DoSⅅoS攻击检测与异常流识别

周颖杰焦程波陈慧楠马力胡光岷

计算机应用 2013, 33 (10): 2838-2841.

摘要（827）

PDF （808KB）（711）

针对现有方法仅分析粗粒度的网络流量特征参数，无法在保证检测实时性的前提下识别出拒绝服务(DoS)和分布式拒绝服务(DDoS)的攻击流这一问题，提出一种骨干网络DoSⅅoS攻击检测与异常流识别方法。首先，通过粗粒度的流量行为特征参数确定流量异常行为发生的时间点；然后，在每个流量异常行为发生的时间点对细粒度的流量行为特征参数进行分析，以找出异常行为对应的目的IP地址；最后，提取出与异常行为相关的流量进行综合分析，以判断异常行为是否为DoS攻击或者DDoS攻击。仿真实验的结果表明，基于流量行为特征的DoSⅅoS攻击检测与异常流识别方法能有效检测出骨干网络中的DoS攻击和DDoS攻击，并且在保证检测实时性的同时，准确地识别出与攻击相关的网络流量

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2. 基于流身份识别的P2P流量检测

焦程波

计算机应用 2011, 31 (11): 2965-2968. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02965

摘要（1157）

PDF （731KB）（406）

网络地址翻译器转发的混合流与P2P数据流呈现相似的流量外部特征。实际测试结果显示，如果数据捕获点位于网络地址翻译器之后，当前P2P流量特征识别方法（TLI）因为没有对网络地址翻译器(NAT)转发混合流进行区分而将导致虚警和漏报情况。为了解决此类问题，提出了基于流身份识别的P2P流量检测方法，首先通过分析IP标识时间序列完成对NAT转发混合流中源自不同设备数据流的身份识别，在此基础上采用流量特征检测P2P流量。以当前主要的P2P应用为例进行测试，结果说明，利用该方法可以有效识别NAT混合流中的P2P流量，较大幅度降低虚警率和漏报率。