基于时空特性的恶意流量生成方法的研究与实现

摘要：

建设网络靶场具有重大战略意义,为了使网络靶场更加逼真地模拟真实环境,需要在其中模拟产生真实网络中必然存在着的恶意流量.论文在对网络恶意流量的空间和时间特征分析的基础之上,提出一种基于时空特性的网络恶意流量生成方法.将用于入侵检测系统的Snort规则库反向解析翻译成脚本,用以构建恶意流量的空间特征.选用泊松模型,模拟恶意流量数据包的到达速率,模拟其时间特征.最后借助Libnet函数库,依据时间特性发送构造好的数据报文,模拟产生网络恶意流量.实验表明,这种方法模拟产生的恶意流量符合真实流量特性,并且可以定制产生特定行为模式的恶意流量.

关键词：网络靶场、恶意流量、Snort、泊松模型

所属期刊栏目：9

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：论文获得国家重点研发计划:SDN/NFV与NDN安全研究2017YFB0801703;国家自然科学基金青年基金:基于网络编码的信息中心网络研究项目61602114支持

在线出版日期：2018-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：79-85