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基于ARMA的并行入侵检测的负载均衡算法
  • ISSN号:0490-6756
  • 期刊名称:《四川大学学报:自然科学版》
  • 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]四川大学计算机学院,成都610065
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(60873246);教育部创新工程重大项目培育资金(708075);国家教育部博士点基金(20070610032)
中文摘要:

并行网络入侵检测系统架构的提出很大程度上缓解了当前硬件处理能力不足和网络流量激增之间的矛盾,其充分发挥作用的关键在于如何高效稳定地将流量均匀地分配到各个检测引擎上.本文在深入分析负载均衡算法的各个实现要素基础上,基于经典时间序列模型ARMA对网络流量进行了预测,按照周期性预测负载信息的策略,设计实现了ABLB算法,在降低各个检测引擎反馈负担的同时其负载均衡能力、攻击证据保持、高效性和健壮性也得到了保证,在算法分析和实验中进行了讨论和验证.

英文摘要:

The proposal of parallel intrusion detection system architecture have largely alleviated the contradiction between the shortage of hardware process capabilities and the increase in network traffic. While the key point is how to split the traffic to each detection engine efficiently and steadily. This paper fist had a deep analysis of the load-balancing algorithm and predicted the network traffic based on the classical time series model, ARMA, then designed and implemented the ABLB algorithm with the strat- egy of periodic load forecast information. The algorithm not only could reduce the feedback burden for each detection engine but the load balancing capabilities, maintenance of attacking evidence, high efficiency and robustness were guaranteed also. They have been discussed and verified in algorithm analysis and experiment sections.

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期刊信息
  • 《四川大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编:刘应明
  • 地址:成都九眼桥望江路29号
  • 邮编:610064
  • 邮箱:
  • 电话:028-85410393 85412393
  • 国际标准刊号:ISSN:0490-6756
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1595/N
  • 邮发代号:62-127
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,四川省十佳科技期刊,教育部全国高校优秀学报二等奖(1995,1999),四川省科技优秀期刊一等奖(1996,2000)
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,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:10542