向阳
- 作品数：4 被引量：1H指数：1
- 供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 针对幂律泊松模型推测网络蠕虫传播路径
- 2008年
- 为了尽早获取网络蠕虫的传播路径,在对Internet流量的幂律泊松分布进行假设检验与参数计算的基础上,提出了幂律泊松流量分布模型下推测网络蠕虫传播路径的k聚积算法.采用数学方法证明了k聚积算法的有效性.通过模拟环境进行实验,研究了参数k对算法准确率的影响,并对算法有效性进行了验证.实验结果表明：当通信流量中入度幂律分布参数γ值大于3,k在0.3-0.5之间时,k聚积算法的准确率最高;当γ值介于2-3之间,k在0.5-0.7之间时,算法准确率最高;当γ值小于2,k在0.7-0.9之间时,算法准确率最高.针对不同的入度幂率分布情况,通过参数k的恰当选择,k聚积算法可以达到89%的准确率.通过试验可以选择参数k在不同幂率分布参数下的最优取值范围,使得k聚积算法对不同的流量分布模型具有较好的适应性.
- 石伟李强向阳鞠九滨
- 关键词：蠕虫
- 针对幂律泊松模型推测网络蠕虫传播路径
- 为了尽早获取网络蠕虫的传播路径,在对Internet流量的幂律泊松分布进行假设检验与参数计算的基础上,提出了幂律泊松流量分布模型下推测网络蠕虫传播路径的k聚积算法。采用数学方法证明了k聚积算法的有效性。通过模拟环境进行实...
- 石伟李强向阳鞠九滨
- 关键词：网络蠕虫
- 文献传递
- 大规模蠕虫在线追踪培养皿被引量：1
- 2007年
- 提出了一个用于反向追踪大规模网络蠕虫传播的虚拟实验环境,能够用于网络蠕虫检测和防御实验。实验环境使用虚拟机技术,虚拟大量主机和网络设备参加,尽量符合网络实际。在可控的范围内,使用真实的感染代码引发大规模蠕虫的爆发,观测蠕虫的传播过程。实验环境中可以发现蠕虫的传播特性,实时收集网络蠕虫的流量数据和感染过程。
- 李强康健向阳
- 关键词：蠕虫培养皿
- 推测网络蠕虫传播路径的在线聚积算法
- 2010年
- 在大规模网络蠕虫爆发时获取蠕虫的传播路径,可以提高网络的抗打击能力.现有的推测蠕虫传播路径方法只能运行于离线方式且准确率较低.提出了使用滑动检测窗口推测网络蠕虫传播路径的在线聚积算法,可快速获取网络蠕虫的传播源和初期传播路径.解决了传播路径选择冲突和相邻推测阶段传播路径合并等问题.分析了算法的准确率和运行性能.实验结果表明,在线聚积算法在蠕虫爆发初期即可检测出感染边,聚积算法具有90%以上的准确率,所需路径推测时间只有同类工作的1%.
- 李强向阳
- 关键词：蠕虫
