域名系统(domain name system, DNS)协议的性能和操作特性引起了研究和网络运营界的极大兴趣.在这项工作中,通过测量分析来自一个大型DNS服务商的递归服务器数据,从一个大型DNS运营商递归服务的角度考察了用户访问模式及解析状况.面向...域名系统(domain name system, DNS)协议的性能和操作特性引起了研究和网络运营界的极大兴趣.在这项工作中,通过测量分析来自一个大型DNS服务商的递归服务器数据,从一个大型DNS运营商递归服务的角度考察了用户访问模式及解析状况.面向海量的DNS数据,首先提供一种多机分布式并行测量机制和大数据平台存储监控方案,实现了对DNS海量数据的高效测量分析.然后,从用户请求响应率、请求域名的情况、请求用户的情况和域名解析的情况多个维度系统分析了DNS数据的特征,并呈现了多个有价值的测量结果,对提升DNS的运维和洞察DNS的特性具有重要价值.最后,基于对DNS缓存命中率的测量分析,提出一种适用于DNS大型运营商进行在线异常检测的通用框架,并初步验证了框架方案的正确性和可行性.展开更多
基于深度学习的网络攻击检测是对欧几里得数据进行建模,无法学习攻击数据中的结构特征。为此,提出一种基于改进图采样与聚合(graph sample and aggregate,GraphSAGE)的网络攻击检测算法。首先,将攻击数据从平面结构转换为图结构数据。其...基于深度学习的网络攻击检测是对欧几里得数据进行建模,无法学习攻击数据中的结构特征。为此,提出一种基于改进图采样与聚合(graph sample and aggregate,GraphSAGE)的网络攻击检测算法。首先,将攻击数据从平面结构转换为图结构数据。其次,对GraphSAGE算法进行了改进,包括在消息传递阶段融合节点和边的特征,同时在消息聚合过程中考虑不同源节点对目标节点的影响程度,并在边嵌入生成时引入残差学习机制。在两个公开网络攻击数据集上的实验结果表明,在二分类情况下,所提算法的总体性能优于E-GraphSAGE、LSTM、RNN、CNN算法;在多分类情况下,所提算法在大多数攻击类型上的F1值高于对比算法。展开更多
文摘域名系统(domain name system, DNS)协议的性能和操作特性引起了研究和网络运营界的极大兴趣.在这项工作中,通过测量分析来自一个大型DNS服务商的递归服务器数据,从一个大型DNS运营商递归服务的角度考察了用户访问模式及解析状况.面向海量的DNS数据,首先提供一种多机分布式并行测量机制和大数据平台存储监控方案,实现了对DNS海量数据的高效测量分析.然后,从用户请求响应率、请求域名的情况、请求用户的情况和域名解析的情况多个维度系统分析了DNS数据的特征,并呈现了多个有价值的测量结果,对提升DNS的运维和洞察DNS的特性具有重要价值.最后,基于对DNS缓存命中率的测量分析,提出一种适用于DNS大型运营商进行在线异常检测的通用框架,并初步验证了框架方案的正确性和可行性.
文摘基于深度学习的网络攻击检测是对欧几里得数据进行建模,无法学习攻击数据中的结构特征。为此,提出一种基于改进图采样与聚合(graph sample and aggregate,GraphSAGE)的网络攻击检测算法。首先,将攻击数据从平面结构转换为图结构数据。其次,对GraphSAGE算法进行了改进,包括在消息传递阶段融合节点和边的特征,同时在消息聚合过程中考虑不同源节点对目标节点的影响程度,并在边嵌入生成时引入残差学习机制。在两个公开网络攻击数据集上的实验结果表明,在二分类情况下,所提算法的总体性能优于E-GraphSAGE、LSTM、RNN、CNN算法;在多分类情况下,所提算法在大多数攻击类型上的F1值高于对比算法。
