【摘 要】
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命名数据网络（Named Data Networking,NDN）作为典型的信息中心网络（Information-Centric Networking,ICN）架构,面临兴趣泛洪攻击（Interest Flooding Attack,IFA）和合谋兴趣泛洪攻击（Conspiracy Interest Flooding Attack,CIFA）的威胁。现有基于特征的检测和防御方法存在使用特征单一的问
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命名数据网络（Named Data Networking,NDN）作为典型的信息中心网络（Information-Centric Networking,ICN）架构,面临兴趣泛洪攻击（Interest Flooding Attack,IFA）和合谋兴趣泛洪攻击（Conspiracy Interest Flooding Attack,CIFA）的威胁。现有基于特征的检测和防御方法存在使用特征单一的问题,导致检测率低不能有效地辨别攻击种类。本文针对已有检测和防御方法中存在的问题,开展了两个方面的研究。第一,提出了基于关联规则Apriori算法和决策树ID3算法联合检测NDN中攻击的方法。该方法首先通过分析NDN网络路由节点的内容缓存库（Content Cache,CS）中的相关数据信息,挖掘了有关CS的新特征“缓存增长率”来增加检测依据。其次使用关联规则算法将新挖掘的检测特征与已知检测特征联合,找出多个特征之间的关联性并将结果输入决策树算法。最后使用决策树算法成功检测攻击。第二,提出了基于K-means聚类算法的网络流量分类方法。在挖掘了新特征的基础上,使用无监督聚类算法K-means聚类算法对NDN中的正常网络状态、IFA、CIFA分类。该方法以丢包率、兴趣满意度、CS数据包增长率三个检测攻击的特征作为聚类分级的特征指标,通过聚类研究分析检测NDN中的攻击。搭建仿真平台并进行实验,通过数据结果分析表明本文发现的新特征可以有效辨别IFA和CIFA攻击类型。提出的两种检测方法可以精确地区分并检测IFA和CIFA,并且具有较高的检测率。
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