云网融合中分布式网络入侵路径跟踪检测方法
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1.广州华商学院 2.数据科学学院

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国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


A?Network?Intrusion?Path?Tracking?and?Detection?Method?in?Cloud?Network?Fusion?Environment
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    摘要:

    随着云计算和网络虚拟化的快速发展,云网融合环境下的分布式网络较普通网络更加复杂和庞大,导致网络入侵路径跟踪的查全率难以得到保障,为此,提出云网融合环境下分布式网络入侵路径跟踪检测方法,结合云网融合环境下分布式网络的特性,构建了分布式网络模型,将网络数据流信息转化为统一的格式后,利用入侵信息特征因子实现对入侵路径的跟踪检测。在测试结果中,F-1值始终大于0.85,明显优于对照组,具有较高的查全性能。

    Abstract:

    With the rapid development of cloud computing and network virtualization, distributed networks in cloud network fusion environments are more complex and massive than ordinary networks, making it difficult to ensure the recall rate of intrusion path tracking in distributed networks under cloud network fusion. Therefore, a distributed network intrusion path tracking and detection method is proposed in cloud network fusion environments. Combining the characteristics of distributed networks in cloud network fusion environments, a distributed network model is constructed, After converting network data flow information into a unified format, intrusion information feature factors are used to achieve tracking and detection of intrusion paths. In the test results, the F-1 value was consistently greater than 0.85, which was significantly better than the control group and had higher comprehensive performance.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨 波,蒋金陵,徐胜超,王宏杰,毛明扬,蒋大锐.云网融合中分布式网络入侵路径跟踪检测方法计算机测量与控制[J].,2024,32(8):34-39.

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  • 收稿日期:2024-03-29
  • 最后修改日期:2024-05-15
  • 录用日期:2024-05-21
  • 在线发布日期: 2024-09-02
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