半分布式僵尸网络恶意数据流实时跟踪仿真

摘要：

传统僵尸网络恶意数据流跟踪方法时间维度大、数据跟踪复杂度高,其方法存在响应时间长、吞吐量偏低的问题.提出一种新的半分布式僵尸网络恶意数据流实时跟踪方法.利用数据模糊均值提取半分布式僵尸网络特征,获取僵尸网络自适应度数值.利用邻近值法划分原理,对数据预分类,得到恶意数据流所在区域.通过模式快照策略确定存储模式的时间间隔,保存恶意数据信息,并将其数据映射到空间网格单元中.利用对相关数据维度单元数量的控制,降低时间复杂度,对所得参数模式匹配,实现僵尸网络恶意数据流实时跟踪.仿真结果表明,所提方法具有较短的响应时长、较高的吞吐量,其时间复杂度较小,一直稳定在10％～ 20％之间,并具有良好的应用性能与前景.

关键词：僵尸网络、时间间隔、空间网格单元、参数模式匹配、恶意数据流

所属期刊栏目：37

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：279-283