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利用多维观测序列的KCFM混合模型检测新型P2P botnet 被引量:3
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作者 康健 宋元章 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期520-523,共4页
提出了一种新颖的综合考虑多维观测序列的实时检测模型——KCFM。通过抽取新型分散式P2Pbotnet的多个特征构成多维观测序列,使用离散Kalman滤波算法发现流量异常变化,将Multi-chart CUSUM作为差异放大器提高检测精度。实验表明,基于多... 提出了一种新颖的综合考虑多维观测序列的实时检测模型——KCFM。通过抽取新型分散式P2Pbotnet的多个特征构成多维观测序列,使用离散Kalman滤波算法发现流量异常变化,将Multi-chart CUSUM作为差异放大器提高检测精度。实验表明,基于多维观测序列的KCFM模型能够有效地检测新型P2Pbotnet。 展开更多
关键词 P2Pbotnet 离散Kalman滤波 multi-chartcusum
原文传递
基于流角色检测P2P botnet
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作者 宋元章 何俊婷 +2 位作者 张波 王俊杰 王安邦 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第S1期262-269,共8页
提出了一种基于流角色的实时检测P2P botnet的模型,该模型从流本身的特性出发,使其在检测P2Pbotnet时处于不同的角色,以发现P2P botnet的本质异常和攻击异常,同时考虑到了网络应用程序对检测的影响。为进一步提高检测精度,提出了一种基... 提出了一种基于流角色的实时检测P2P botnet的模型,该模型从流本身的特性出发,使其在检测P2Pbotnet时处于不同的角色,以发现P2P botnet的本质异常和攻击异常,同时考虑到了网络应用程序对检测的影响。为进一步提高检测精度,提出了一种基于滑动窗口的实时估算Hurst指数的方法,并采用Kaufman算法来动态调整阈值。实验表明,该模型能有效检测新型P2P botnet。 展开更多
关键词 P2Pbotnet 自相似性 multi-chartcusum Kaufman
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