Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
基于排列熵与决策级多传感器数据融合的P2P僵尸网络检测方法 | |
宋元章 | |
2016-07-15 | |
发表期刊 | 计算机科学 |
期号 | 7页码:141-146 |
摘要 | 提出了一种基于排列熵和决策级多传感器数据融合的P2P僵尸网络检测算法。首先分别构建流量异常检测传感器和异常原因区分传感器:前者利用排列熵刻画网络流量的复杂度特征(该特征并不依赖于特定类型的P2P僵尸网络),通过利用Kalman滤波器检测该特征是否存在异常;后者利用TCP流量特征在一定程度上减弱P2P应用等网络应用程序对P2P僵尸网络检测的误差影响。最后利用D-S证据理论对上述传感器的检测结果进行决策级数据融合以获得最终的检测结果。实验表明,提出的方法可有效检测新型P2P僵尸网络。 |
关键词 | P2p僵尸网络 排列熵 多传感器数据融合 Kalman滤波器 |
语种 | 中文 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/57757 |
专题 | 中科院长春光机所知识产出 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 宋元章. 基于排列熵与决策级多传感器数据融合的P2P僵尸网络检测方法[J]. 计算机科学,2016(7):141-146. |
APA | 宋元章.(2016).基于排列熵与决策级多传感器数据融合的P2P僵尸网络检测方法.计算机科学(7),141-146. |
MLA | 宋元章."基于排列熵与决策级多传感器数据融合的P2P僵尸网络检测方法".计算机科学 .7(2016):141-146. |
条目包含的文件 | ||||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
基于排列熵与决策级多传感器数据融合的P2(280KB) | 期刊论文 | 作者接受稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 |
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