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一种网络入侵检测中的数据包采样方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]湖南大学计算机与通信学院,长沙410082, [2]中国科学院计算技术研究所,北京100080
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60403031,90604015);法国电信研发中心资助项目(46135216);国家重点基础研究发展计划资助项目(2007CB310702)
中文摘要:

数据包采样方法是提升数据包处理能力很好的方法,在网络流量监测分析中得到了广泛应用。然而,传统的数据包采样算法应用在IDS中会极大降低入侵检测率。针对入侵检测的特性,利用攻击流量和正常流量在时间上的连续性,提出了一种新的数据包采样方法,在保证检测率的前提下,极大地提升了IDS的处理能力。

英文摘要:

Packet sampling which was widely used in network monitoring is a good method to upgrade data packet processing capacity. But the traditional packet sampling algorithm will result in substantial intrusion detection rate reduction. This paper raised a new packet sampling algorithm which used the normal and attacks flow of traffic in the continuity of time against intrusion detection. It could improve IDS' s packet processing capacity in the premise, there was still very good detection rate.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049