基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法

针对互联网中日益严重的分布式拒绝服务攻击行为,提出了一种基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法.首先根据DDoS攻击的特点,采用条件熵及相异熵构建具有良好区分度的多维攻击检测向量,在此基础上采用滑动窗口的多维无参数CUSUM算法放大正常流量与攻击流量的差异来实现DDoS攻击的检测.通过实际网络攻击流量及合成攻击流量测试表明:文中提出的算法能够检测到LLS_ DDoS数据集及合成数据集中的全部攻击,算法对于DDoS攻击的响应速度快,能够应用于高速骨干网络中.     

高速网络UDP流超时策略研究

随着社交网络、在线视频、电子商务、即时通信及微博等新兴业务的不断涌现及迅速发展,网络中UDP流量的比例及特性均发生了较大变化。文章通过对现有的流超时策略进行分析,指出其适用于UDP流量时存在的局限及不足,针对实际UDP网络流特性展开研究,并提出了一种UDP流区分更新的流超时策略(DUToS)。实验结果证明,DUToS算法能够更好地适用于UDP流量,有效改善了网络流量测量的性能。     

基于LEAST和CBF两级结构的大流检测算法

为了进一步降低大流检测算法在高速网络中的漏检率并提高大流流量的测量精度,提出了一种基于LEAST淘汰策略和计数型布鲁姆过滤器(CBF)两级结构的检测算法.在该算法中,CBF只是被用来滤除网络中的小流,并不须要占用太多的缓存空间.而通过CBF的流将进入下一级过滤机构中按LEAST淘汰策略进一步地筛选.从理论上分析了该算法对大流的检测能力,并针对其不足,提出了时间窗口和预留函数两种优化机制.最后基于实际的流量数据进行了实验验证,结果表明该算法的各项评价指标均优于同类算法.     

兵力组织适应性设计方法研究

为建立信息化条件下的高效作战体系,从组织实体和组织结构两方面形式化描述了兵力组织的基本概念,在此基础上提出了一种系统的兵力组织适应性设计方法。该方法的思路是将兵力组织适应性设计这一复杂问题分解为行动计划设计、行动计划调整、指控结构设计和指控结构调整四个相对简单的子问题,通过解决这些子问题来实现兵力组织的构建与动态演化。详细分析了不同子问题对应子方法之间的耦合关系并界定了各子方法的输入输出信息,然后综合考虑任务完成时间和任务完成质量给出了组织行动计划的设计及调整方法,通过衡量负载水平与负载均衡程度给出了组织指控结构的设计及调整方法,最后指出了所提方法的下一步发展。