基于分形与自适应数据融合的P2P botnet检测方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 宋元章; 李洪雨; 陈媛; 王俊杰 |
| 刊名 | 山东大学学报(理学版)
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| 出版日期 | 2017 |
| 页码 | 74-81 |
| 关键词 | P2p僵尸网络 自适应数据融合 Dempster-shafer理论 Dezert-smarandache理论 |
| DOI | 94373F56F3D2423717CB74F6C7F16100 |
| 英文摘要 | 提出了一种基于分形与自适应数据融合的P2P僵尸网络检测方法。构建单分形特性、多分形特性检测传感器,利用大时间尺度下的自相似性和小时间尺度下的局部奇异性刻画网络流量特征,利用Kalman滤波器检测上述特性是否异常。为获得更精确的检测结果,提出了一种自适应数据融合方法,根据证据冲突程度自适应得选择DST(Dempster-Shafer Theory)、DSmT(Dezert-Smarandache Theory)对上述检测结果进行融合。而且,考虑到了P2P应用对检测的影响。实验结果表明该方法检测准确度较高。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/58385]  |
| 专题 | 长春光学精密机械与物理研究所_中科院长春光机所知识产出 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 宋元章,李洪雨,陈媛,等. 基于分形与自适应数据融合的P2P botnet检测方法[J]. 山东大学学报(理学版),2017:74-81. |
| APA | 宋元章,李洪雨,陈媛,&王俊杰.(2017).基于分形与自适应数据融合的P2P botnet检测方法.山东大学学报(理学版),74-81. |
| MLA | 宋元章,et al."基于分形与自适应数据融合的P2P botnet检测方法".山东大学学报(理学版) (2017):74-81. |
入库方式： OAI收割
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