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题名隐蔽性网络攻击流量监测点高密度部署方法
被引量:1
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作者
陈小海
甘杜芬
黄晓玲
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机构
桂林电子科技大学计算机工程学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第8期235-238,418,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51665008)。
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文摘
针对网络攻击流量监测精度低,安全性能差的问题,提出一种隐蔽性网络攻击流量监测点高密度部署方法。通过无向图及其节点集、链路集架构成的隐蔽性网络,分析部署代价与运行代价参数指标,依据不同应用要求,设定数据流的监测收益权值;在参数指标的约束条件基础上,完成监测点部署方法架构;根据两步近似算法理念,获得考量准则,为整体部署代价约束条件、整体运行代价与决策变量约束条件的部署策略;经过遗传算法的父系染色体研究与遍历搜索交叉操作,得出相应子染色体,依据其突变产生后代的元素改变数量,完成任意数与预定阈值的分析比较,最终实现监测点的高密度部署。实验结果表明,采用改进的方法进行检测点的部署效果较好,且准确性能更高,具有极强的可行性与适用性。
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关键词
隐蔽性网络
攻击流量监测点
高密度部署
遗传算法
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Keywords
Covert network
Attack traffic monitoring point
High-density deployment
Genetic algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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