中央高校基本科研业务费专项资金(11lgpy38)
- 作品数:2 被引量:3H指数:1
- 相关作者:唐成华黄向农谢逸更多>>
- 相关机构:桂林电子科技大学中山大学更多>>
- 发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术理学更多>>
- 双层隐马尔可夫链的突发流合成
- 2012年
- 网络流模型被广泛用于构建网络与网络服务的测试环境,其准确性直接影响各种业务的性能评估结果及在实际网络环境中的鲁棒性.随着电子商务及新型网络应用的普及,突发流现象已经成为现代互联网的主要特征之一.针对平稳网络流而设计的传统网络流模型已经难以有效地描述现代网络中突发流的时间结构性及统计属性,从而不能准确反映现代网络流的行为特征.为此,提出一种新的结构化双层隐马尔可夫模型用于模拟实际网络环境下的突发流,并设计了有效的模型参数推断算法及突发流合成方法.该模型通过结构化的2层隐马尔可夫过程描述突发流并实现仿真合成,使合成流可以重现实际突发流的时间结构性、统计特性及自相似性.实验表明,该模型可以有效合成突发流.
- 谢逸唐成华黄向农
- 关键词:隐马尔可夫模型网络
- 非平稳动态行为模型及其在DDoS检测中的应用被引量:3
- 2013年
- 应用层分布式拒绝服务攻击严重威胁承载网络应用与服务的服务器.传统服务器端检测方法的主要问题是难以刻画非稳态网站的用户访问行为,也无法动态跟踪正常用户的行为变化,导致误检率随时间推移逐渐增高.提出一种动态的用户行为模型,并应用于诊断基于HTTP协议的分布式拒绝服务攻击.该方法采用半马尔可夫链描述正常用户行为.模型通过有监督的前后向算法获得初始化参数,利用动态参数递推算法使模型可以根据用户群体行为的变化实时调整自身参数.从而精确地实现对用户行为的跟踪及诊断可能存在的异常行为.实验结果证明了本文所提方法的有效性.
- 谢逸唐成华黄向农
- 关键词:隐半马尔可夫模型DDOS检测