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基于bloom filter的超点检测算法的研究

基于Bloom Filter的超点检测算法的研究

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作者：贺小娜大连海事大学

学位级别：硕士

超点检测对于设计高效的流量工程方案有着重要的意义。随着互联网的蓬勃发展,网络入侵事件频繁发生,如蠕虫传播、分布式DDOS攻击、端口扫描等。这些攻击事件在短时间内产生大量的流量链接,导致网络堵塞甚至瘫痪。如扫描式蠕虫在进行传播... 详细信息

超点检测对于设计高效的流量工程方案有着重要的意义。随着互联网的蓬勃发展,网络入侵事件频繁发生,如蠕虫传播、分布式DDOS攻击、端口扫描等。这些攻击事件在短时间内产生大量的流量链接,导致网络堵塞甚至瘫痪。如扫描式蠕虫在进行传播时,被感染主机通常在短时间内向大量的其他主机发送分组,我们称这一主机为超点。实时识别超点并获得超点的信息对于网络操作和管理有重要的作用。本文对超点检测算法展开研究,以算法的内存消耗情况和测量的精确度为出发点,将可逆Bloom Filter技术应用于超点检测,提出了两种超点检测方案。第一种检测方案是利用bloom filter和可逆Bloom Filter检测超点。可逆Bloom Filter包含4个哈希函数,它们选取源IP字符串的部分比特位作为哈希函数的哈希值,根据哈希函数的映射特性,利用选择的哈希短串的重叠比特位还原出IP的信息。给每个哈希函数独立的存储空间,在很大程度上减少了哈希过程所带来的内部冲突。算法分析表明：此算法具有较小的空间复杂度且能扩展到40Gbps高速网络环境中。第二种检测方案是基于“抽样后过滤”技术。首先对链路上的流进行流抽样,然后用bloom filter过滤,减少测量中处理的流数,从而提高算法的可扩展性。我们采用基于哈希的流抽样算法,即利用哈希函数来完成流抽样。本文对算法采用来自不同的数据源的Trace进行测试。采用加权相对差作为测量测度,对实验所得的数据进行分析。实验结果表明,本文提出的两种方案可以准确、高效地检测出超点的信息。

关键词： IP流超点可逆Bloom Filter 流抽样

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