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基于流量自相似模型的SYN-Flood DDoS攻击防范

作者:蒋凌云; 王汝传流量自相似tcpcookie

摘要:为了有效防范SYN-Flood(SYN洪流)这种典型的DDoS攻击,在分析攻击原理的基础上,提出了一种新的SYN-Flood攻击防范方法。该方法采用了基于网络流量自相似模型的异常流量检测技术,以及一种验证远程客户端TCP连接有效性的智能过滤技术,并通过实验证明该方法的有效性。

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南京邮电大学学报·自然科学版

《南京邮电大学学报·自然科学版》(CN:32-1772/TN)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《南京邮电大学学报·自然科学版》主要刊登能及时反映代表学科前沿、学术上有特色的通信与信息系统、信号与信息处理、电磁场与微波技术、通信系统与通信网、图像通信与多媒体通信、移动通信与光通信、计算机软件与理论、计算机应用技术、信息安全与信息网络、控制理论与控制工程、模式识别与智能系统、物联网等学科或专业的学术论文、研究报告及综...

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