检索结果-南通市图书馆

作者：王晶琰大连海事大学

学位级别：硕士

在一个测量周期内,一个源主机(目的主机)连接的不同目的主机(源主机)的数量被称为该源主机(目的主机)的基数,如果这个基数超过了一个给定的阈值,那么称这个源主机(目的主机)为超点。超点的出现往往是一些网络攻击发生的迹象,如DDo S攻... 详细信息

在一个测量周期内,一个源主机(目的主机)连接的不同目的主机(源主机)的数量被称为该源主机(目的主机)的基数,如果这个基数超过了一个给定的阈值,那么称这个源主机(目的主机)为超点。超点的出现往往是一些网络攻击发生的迹象,如DDo S攻击发生时,攻击者会利用多台计算机向与被攻击者之间建立连接,消耗被攻击者的系统资源进而使其瘫痪,因此实时检测超点对网络安全和网络管理非常重要。超点检测算法往往作为软件/硬件模块布置在路由器上,因此设计超点检测算法的主要挑战是如何在有限内存的条件下,在下一个报文到达前,快速高效的处理当前到达的报文。为了满足低内存空间消耗的需求,本文提出了一种基于无重复抽样和按指数衰退的超点检测算法。算法中的无重复抽样(Non-duplicate sampling,NDS)能够使用很小的内存在对报文抽样的同时过滤重复的报文。同时我们设计了一种使用按指数衰退计数的数据结构EDS(Exponential-weakening Decay Snare)专门用来捕获超点,它的主要优势是当两个主机哈希到同一个EDS时,能以很大的概率保留超点的相关信息。为了评价NDS-EDS在超点检测方面的性能,本文首先通过理论分析对算法估计主机基数的误差范围进行了分析,还利用了三个收集与不同网络环境下的真实Traces进行了大量实验,并与其他四种算法进行了对比。理论分析和实验结果表明,NDS-EDS在超点检测方面具有更好的性能。

关键词：超点主机基数无重复抽样按指数衰退计数

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的三维点云超点分割算法研究

基于深度学习的三维点云超点分割算法研究

作者：袁嘉南京理工大学

学位级别：硕士

点云语义分割是指将三维场景中的每个点标注为具有特定语义类别的过程。相对于点云语义分割,点云过分割是更低层次的一种语义理解,它的目的是将场景中的点云分为多个集合,每个集合中的点都具有相近的几何特征,这样的集合被称为超点。与... 详细信息

点云语义分割是指将三维场景中的每个点标注为具有特定语义类别的过程。相对于点云语义分割,点云过分割是更低层次的一种语义理解,它的目的是将场景中的点云分为多个集合,每个集合中的点都具有相近的几何特征,这样的集合被称为超点。与直接运用原始点云进行分割不同,基于超点的点云分割具有能够充分利用长距离语义上下文信息进行大规模三维场景语义分割的优点。目前,点云超点分割算法多为传统手工方法,普遍具有调参困难、普适性差、效果不理想等缺点,而基于深度学习的方法也只是单纯借助神经网络进行特征抽取,不是一个端到端的整体结构。本文针对点云过分割中的上述问题进行了研究,主要工作如下:（1）提出了一种基于聚类思想的端到端的超点生成网络,针对聚类过程中不可微分的步骤,使用Softmax操作使之可以微分,从而进行前向传播和后向传播。与目前的基于深度学习的两阶段超点生成方法不同,该网络是一个完全的端到端的框架。实验结果表明,该算法在多个数据集上取得了不错的效果。（2）引入了一种注意力机制,提出了根据点与超点的双边权重来进行迭代更新的策略和一种新颖的基于广度优先搜索的后处理方法,在保留网络端到端特性的前提下,缓解了聚类方法中存在的离散分割问题。实验表明,不仅算法指标得到了提高,同时可视化效果也得到了提升。（3）提出了一种新颖的基于区域生长法的超点生成网络,通过神经网络学习出的高维特征向量,结合针对点云邻域差异性而设计的对比损失函数,直接进行区域生长,算法流程简单而高效。聚类的方法为了保证超点分割的正确性,无法对最终的超点结果进行严格的空间上的约束,导致了离散分割问题的存在,而区域生长法则可以有效地缓解这种问题。实验结果表明,该方法提升了超点分割的可视化效果。

关键词：点云深度学习过分割超点聚类区域生长

超点分类及基于bit位共享的超点检测算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

超点分类及基于bit位共享的超点检测算法研究

作者：周学飞大连海事大学

学位级别：硕士

超点是指在一个测量周期内基数超过指定阈值的源主机或目的主机,它反映网络中端到端应用的问题,是评价网络性能的一个非常重要的指标。随着互联网的发展,网络入侵事件也频繁发生,日常生活中,比较常见的网络入侵就有蠕虫病毒、垃圾邮件... 详细信息

超点是指在一个测量周期内基数超过指定阈值的源主机或目的主机,它反映网络中端到端应用的问题,是评价网络性能的一个非常重要的指标。随着互联网的发展,网络入侵事件也频繁发生,日常生活中,比较常见的网络入侵就有蠕虫病毒、垃圾邮件的传播、僵尸网络、分布式拒绝服务攻击等等。这几种攻击存在一个共同的特点,它们会在短时间内向目的主机（源主机）发送（接收）大量的数据报,检测这些攻击属于超点检测的一种。因此,超点检测对于网络安全有着非常重要的意义。本文在总结分析现有超点检测算法的优缺点的基础上,提出了基于bit位共享的超点检测算法,使用共享的bit位数组存储网络流信息,减少测量算法的内存消耗。该算法包括两个测量模块：在线测量过程和离线统计过程。为了提高超点检测的准确度,在线测量过程使用3个共享的bit位数组存储源主机链接的目的信息,当一个报文到达时,首先判读该报文是否属于一个新流,如果是则对其进行映射,如果不是则将其抛弃不做任何处理;离线统计过程参照在线统计过程中三个bit位数组记录的网络报文信息,对数组中各个源主机的基数进行估计,然后将基数值大于阈值的主机判定为超点。为了更好地掌握超点的特征,研究其对网络异常造成的影响。本文根据超点链接的不同目的IP数目和不同端口数目的比值,将超点大致分为三类：水平扫描超点定义为不同目的IP数远大于不同端口数的超点;垂直扫描超点定义为不同目的IP数远小于不同端口数的超点;块扫描型超点是水平扫描型超点和垂直扫描型超点的结合。利用基于bit位共享的超点检测算法,针对不同类型的超点进行检测,研究各类型超点的特征,分析不同类型超点与网络异常的关系。最后使用不同地区采集到的真实的网络Trace进行实验,实验结果表明了该超点检测算法的准确性。

关键词：超点网络测量 Bitmap 超点分类 bit位共享

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

超点行为特征及检测算法研究

超点行为特征及检测算法研究

作者：刘姗姗大连海事大学

学位级别：硕士

超点是一个主机,它在测量周期内链接了至少给定数目的不同目的主机或源主机。随着网络的发展,网络入侵现象越来越严重,如端口扫描、分布式拒绝服务攻击、蠕虫病毒等。这些事件严重地影响了网络安全,甚至导致了网络瘫痪。这些攻击的特征... 详细信息

超点是一个主机,它在测量周期内链接了至少给定数目的不同目的主机或源主机。随着网络的发展,网络入侵现象越来越严重,如端口扫描、分布式拒绝服务攻击、蠕虫病毒等。这些事件严重地影响了网络安全,甚至导致了网络瘫痪。这些攻击的特征是在短时间内源主机(宿主机)发送或接收来自大量不同宿主机(源主机)的数据包,检测超点可以识别出这些攻击。因此,识别超点对网络安全有重要作用。本文从超点的行为特征和检测算法两个方面进行研究。超点行为特征包括流量特征和端口特征两个方面。流量特征符合重尾分布规律,短流的数量远大于长流的数量;超点中连接使用的端口包括服务端口和攻击端口,并且使用服务端口的数量比较多,短流的端口的数量多于长流的端口的数量。为了提高超点检测算法的准确性,提出了基于计数器共享的超点检测算法(Detecting Superpoints based on Counter Sharing,简称DSCS算法),将计数器共享的思想应用到算法中,减少了内存消耗。该算法包括在线数据处理模块和离线数据处理模块两部分。在线数据处理模块负责存储相关的流信息。当报文到达时,首先判断该报文是否属于新流,如果属于新流,就将该报文分别存储到三个计数器数组中;如果不属于新流,则丢弃该报文。离线数据处理模块主要负责统计源主机的主机基数。如果估计的主机基数大于预设的阈值,则判定该源主机是超点。本文利用采集于不同网络的数据并选定不同的阈值进行实验。实验结果表明,本文提出的DSCS算法能够有效准确地识别出超点。

关键词：超点行为特征计数器共享

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于虚拟向量的超点检测算法研究

基于虚拟向量的超点检测算法研究

作者：郑雷大连海事大学

学位级别：硕士

随着互联网的高速发展,网络攻击事件频繁发生,如端口扫描、蠕虫病毒、DDoS攻击等,这些事件具有相似的行为特征。例如,蠕虫病毒传播时,攻击者的源主机在短时间内向大量的目的主机发送连接。DDoS攻击发生时,被攻击的服务器在短时间内收到... 详细信息

随着互联网的高速发展,网络攻击事件频繁发生,如端口扫描、蠕虫病毒、DDoS攻击等,这些事件具有相似的行为特征。例如,蠕虫病毒传播时,攻击者的源主机在短时间内向大量的目的主机发送连接。DDoS攻击发生时,被攻击的服务器在短时间内收到大量来自于不同源主机的连接。我们将这种在短时间内连接了大量的目的(源)主机的节点称为超点。实时检测超点对网络监控和网络安全具有非常重要的意义。为了匹配高速网路中的数据传输速率,在读写速度快的SRAM上进行超点检测是很有必要的。但SRAM成本高,造价昂贵,可用的内存空间小。为了满足低内存空间消耗的需求,本文提出了一种轻量级的超点检测算法(Lightweight Algorithm for Detecting Superpoints,LADS)。LADS 分为在线更新模块和离线估计模块。在线更新模块中利用相关函数对4个一维比特数组进行更新,无需直接保存主机地址。在算法的离线估计模块先进行候选虚拟向量的选取,再对主机地址进行还原,最后对还原出来的主机地址进行过滤,并对过滤后的主机进行基数估计。为了评价LADS在超点检测方面的性能,本文利用多个来自于现实网络中的Trace进行大量实验,并与其他算法进行对比。实验结果表明,LADS在超点检测方面具有更好的性能表现。

关键词：超点虚拟向量少量内存网络测量

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

VBF超点检测算法的改进研究

VBF超点检测算法的改进研究

作者：张琪大连海事大学

学位级别：硕士

互联网的应用越来越广泛,可随之而来的网络攻击也日益严重,例如分布式拒绝服务攻击和蠕虫病毒攻击。因此,对于网络管理员来说,能够实时地识别出网络攻击是一个重要而且具有挑战性的任务。一个被感染的主机可能会在短时间内向不同的目的... 详细信息

互联网的应用越来越广泛,可随之而来的网络攻击也日益严重,例如分布式拒绝服务攻击和蠕虫病毒攻击。因此,对于网络管理员来说,能够实时地识别出网络攻击是一个重要而且具有挑战性的任务。一个被感染的主机可能会在短时间内向不同的目的主机发送大量的连接请求,这样的主机被称为超点。超点检测可以应用到流量工程和异常检测中。本文总结了几个现有的超点检测算法,并特别分析了 VBF的性能,而且改进了 VBF超点检测算法。本文提出了三种改进算法,第一种改进将IP捣碎技术加入VBF算法,该算法在准确性上得到了提高;第二种改进是对VBF中哈希函数进行改进的算法,该算法在时间效率上得到了提高;第三种改进是对VBF中过滤函数进行改变的算法,该算法使空间占用得到了减少。三种改进算法均包含两个主要的模块,即在线更新模块和离线统计模块。在线更新模块中,加入了 IP捣碎技术,可以使IP分布均匀,减少哈希冲突。三种算法使用不同个数的二维比特数组来记录经过的流,在离线统计阶段,利用更新过后的二维数组来提取具有原主机信息的比特串,通过合并重叠位的算法来还原IP地址信息,再通过IP捣碎技术将还原的源IP进行可逆变换。本文对还原过程中会产生的噪音值δ进行了推导,因此在估计主机基数时,进行了去噪处理,最后得到估计值,并将估计值大于阈值的主机认定为超点。本文使用不同地区采集到的真实的网络Trace进行实验,实验结果表明了提出的算法可以准确地检测出超点,而且不需要占用很大的存储空间,处理每个报文的时间效率也很高。

关键词：超点网络测量 VBF IP捣碎

基于OHCBF-Trap结构的超点检测算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于OHCBF-Trap结构的超点检测算法研究

作者：程越大连海事大学

学位级别：硕士

超点是指在一个检测周期内链接大量不同源主机或目的主机的主机,超点检测对网络安全和网络管理具有重要意义。网络中存在着许多安全事件,如分布式拒绝服务攻击(DDoS)、蠕虫病毒和端口扫描等都具有类似的行为特征,这些事件都属于超点检... 详细信息

超点是指在一个检测周期内链接大量不同源主机或目的主机的主机,超点检测对网络安全和网络管理具有重要意义。网络中存在着许多安全事件,如分布式拒绝服务攻击(DDoS)、蠕虫病毒和端口扫描等都具有类似的行为特征,这些事件都属于超点检测问题。由于标准Bloom Filter在使用简单的哈希函数进行哈希映射时,存在着计算开销大,且哈希不均匀的问题,本文设计出一种低计算开销的过滤器OHCBF。该过滤器只需要一个基础哈希函数和几个简单的操作就可以实现标准Bloom Filter的功能,显著地降低了进行哈希映射时的计算开销。针对目前一些超点检测算法存在着内存消耗较大或检测结果准确性不高的问题,本文提出基于OHCBF-Trap结构的超点检测算法。该算法对Snare算法做了进一步的改进,提出一种新的存储结构Trap,并将OHCBF与Trap结构相结合来进行超点检测。由于OHCBF只允许每个流中的第一个报文进入存储结构Trap,能够有效地减少系统的计算开销。同时,在存储结构Trap中用存储流的数量代替存储报文的数量,这样就可以省略用报文数估算流数的过程,减少了系统的计算开销。最后,对提出的超点检测算法进行理论分析。为了使实验数据更具有代表性,本文使用不同地区采集的真实网络Trace进行实验。实验结果表明,基于OHCBF-Trap结构的超点检测算法能够准确地检测出超点。通过与其它超点检测算法的实验结果相比较可知,本文提出的超点检测算法在内存消耗和检测的准确性方面具有一定优势。

关键词：网络测量主机基数超点 Bloom Filter

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Cuckoo抽样的超点检测算法研究

基于Cuckoo抽样的超点检测算法研究

作者：姚伟烈大连海事大学

学位级别：硕士

超点是指在一个检测周期内链接大量不同源主机或目的主机的主机。许多网络攻击事件(分布式拒绝服务攻击、蠕虫病毒、端口扫描等)都具有这种网络行为特征。所以,超点检测对网络安全和网络服务有着重要意义。实时检测超点并获取超点信息... 详细信息

超点是指在一个检测周期内链接大量不同源主机或目的主机的主机。许多网络攻击事件(分布式拒绝服务攻击、蠕虫病毒、端口扫描等)都具有这种网络行为特征。所以,超点检测对网络安全和网络服务有着重要意义。实时检测超点并获取超点信息是目前网络安全研究的热点之一。本文针对已有超点检测算法存在的内存消耗较大或检测精度不高的问题,提出两种基于Cuckoo抽样的超点检测算法。第一种算法是将Cuckoo抽样算法与Snare超点检测算法相结合,对Snare算法的更新操作进行改进,即数据的插入过程采用递归式插入方法,避免多个超点映射到相同的存储位置,使部分超点占位失败,影响算法的检测精度。此外,网络中存在的大量冗余报文会影响超点检测算法的整体性能。为提高第一种算法的检测性能,本文将冗余报文过滤器Bloom Filter-0以及单流源过滤器Bloom Filter-1应用到第一种超点检测算法中,提出第二种带过滤器的Cuckoo抽样超点检测算法。最后,通过对两种新算法的理论分析和实验分析证明算法的可行性和准确性。本文的实验部分,采用三种不同的网络Trace数据进行实验。实验结果表明,基于Cuckoo抽样的超点检测算法不仅提高了存储空间的有效利用率,还能准确、有效地检测出超点信息。通过与其它超点检测算法的实验结果对比可知,本文提出的两种超点检测算法在内存消耗和检测准确率方面具有一定优势。

关键词：超点 Cuckoo 抽样 Bloom Filter-0 Bloom Filter-1

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于可逆结构的超点和长流检测算法研究

基于可逆结构的超点和长流检测算法研究

作者：潘浩大连海事大学

学位级别：硕士

超点是指在一段时间内链接了大量源主机（目的主机）的目的主机（源主机）。长流是指在一段时间内拥有大量报文的流。随着互联网的发展,网络入侵事件频繁发生,如蠕虫传播、分布式拒绝服务攻击、端口扫描等。这些攻击事件会在短时间内产... 详细信息

超点是指在一段时间内链接了大量源主机（目的主机）的目的主机（源主机）。长流是指在一段时间内拥有大量报文的流。随着互联网的发展,网络入侵事件频繁发生,如蠕虫传播、分布式拒绝服务攻击、端口扫描等。这些攻击事件会在短时间内产生大量的流量,导致网络的堵塞甚至瘫痪。识别超点和长流对流量工程,异常检测和网络服务都有着重要的意义。本文在分析了已有的超点和长流检测算法优缺点的基础上,提出了基于可逆结构的超点和长流检测算法。算法将中国剩余定理应用在哈希映射函数中,利用此类哈希函数将报文信息映射储存在特定的数据结构中。算法能以较少的存储空间记录高速网络中报文信息。两种算法都由两大模块组成,分别是在线处理模块和离线统计模块。在超点检测算法的在线处理模块中,利用一组二维比特数组结构记录网络中经过的报文,即利用特殊的哈希函数将报文信息映射在数据结构的某一位中;长流检测算法的在线处理模块中,利用一组二维计数器数组记录网络中经过的报文,即利用特殊的哈希函数将报文信息映射并记录到数组结构的某个计数器中。最终,我们可以得到超点地址和其主机基数,长流标识和其长度。基于可逆结构的算法不需要显式地存储超点或长流的标识信息,所以占用的存储空间小。实验部分中采用网络中真实的报文对算法进行测试。实验结果表明,本文提出的两个算法可以分别准确地检测出测量周期内网络中的超点和长流,算法仅需要占用少量的存储空间,并且处理每个报文的时间开销也很小。因此这两个算法可以适用于高速网络。

关键词：网络测量超点长流中国剩余定理可逆结构

基于FM Sketch的超点检测算法的研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于FM Sketch的超点检测算法的研究

作者：李致敏大连海事大学

学位级别：硕士

随着计算机互联网的蓬勃发展,网络攻击频繁发生,如蠕虫病毒、分布式拒绝服务攻击（DDoS）、端口扫描等。这些攻击事件在短时间内产生大量的网络链接,导致网络堵塞甚至瘫痪。如扫描式蠕虫在进行传播时,其被感染主机通常在短时间内向大量... 详细信息

随着计算机互联网的蓬勃发展,网络攻击频繁发生,如蠕虫病毒、分布式拒绝服务攻击（DDoS）、端口扫描等。这些攻击事件在短时间内产生大量的网络链接,导致网络堵塞甚至瘫痪。如扫描式蠕虫在进行传播时,其被感染主机通常在短时间内向大量的其它主机发送报文。DDoS则是在短时间内大量不同的主机向同一被攻击主机发送报文。超点是在一段测量时间内链接了大量不同目的主机的源主机。因此,实时识别超点对于网络安全和管理有重要的意义。本文将Flajolet-Martin（FM） Sketch和IP地址捣碎技术应用于超点检测。FM Sketch是一随机化计数结构,而IP地址捣碎使用一个哈希函数将32位的IP地址映射到长度为32位的比特位串中,并且该哈希函数是可逆的。以此为基础提出了两种超点检测算法。第一种检测算法使用5个二维位数组和6个哈希函数,前四个哈希函数选取源IP字符串的部分比特位作为哈希值,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源IP字符串,不需要单独的空间存储源IP,减少了读取内存的次数。该算法分为在线报文处理模块和离线统计模块。在线报文处理模块使用哈希函数处理报文并更新位数组,离线统计模块重建源IP字符串,使用FM Sketch估计超点基数并输出超点信息。第二种超点检测算法在第一种算法的基础上加入IP地址捣碎技术,该算法的在线报文处理模块首先捣碎报文的源IP地址,离线统计模块使用捣碎技术将重建的源IP进行可逆变换。在实验中,使用从不同网络中收集到的报文Trace进行实验,使用错误否定率、错误肯定率作为评估标准,将本文的算法和相关的超点检测算法进行对比。实验结果表明,本文提出的算法能够更准确有效地检测出超点。

关键词：网络测量主机基数超点 FM Sketch IP地址捣碎