【摘 要】
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针对内容中心网络中的缓存污染攻击检测问题,以单位时间缓存替换率、内容请求平均跳数、节点流量和低流行内容的稳态存储比例4个参数作为攻击下的节点状态参数,根据模糊层次
【基金项目】
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重庆市重点产业共性关键技术创新专项(No.cstc2017zdcy-zdyf0607),重庆市基础科学与前沿技术研究(重点)(No.cstc2015jcyjBX0068)
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针对内容中心网络中的缓存污染攻击检测问题,以单位时间缓存替换率、内容请求平均跳数、节点流量和低流行内容的稳态存储比例4个参数作为攻击下的节点状态参数,根据模糊层次分析法建立了攻击下的模糊层次结构模型,进而确定了攻击对各个状态参数的影响权重并定义了攻击影响度,通过观测攻击影响度并设置判决门限来检测攻击是否发生。仿真结果与性能分析表明,所提检测算法能有效检测Locality-Disruption和False-Locality两类典型的缓存污染攻击,与现有主要检测算法相比,可保证较高的正确检测率和较低的平均检测
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