基于泊松分布的SIP洪泛攻击实时检测方法

"一种面向SIP洪泛攻击的检测方法 (2013年)，基于泊松分布的自适应网络环境变化的检测方法，SIP消息过滤器，指数加权移动平均(EWMA)机制，SIP洪泛攻击，检测机制可信度，SIP模拟呼叫器，会话初始协议(SIP)，网络安全，检测模型" 在当前的互联网环境中，随着VoIP、IMS和IPTV等服务的普及，SIP（Session Initiation Protocol）作为核心信令协议，其安全性显得尤为重要。然而，SIP系统也面临着一种名为SIP洪泛攻击的严重威胁。这种攻击通过发送大量的无效或恶意SIP请求，消耗网络资源，导致服务中断或降低服务质量。 本文针对SIP洪泛攻击的检测与防御问题，提出了一种创新的检测方法，该方法基于泊松分布的自适应网络环境变化。首先，通过参数初始化设定基础的流量模型。在这一阶段，研究者考虑了SIP用户的实际行为模式，以更准确地模拟正常流量。 接下来，论文引入了基于概率密度的检测机制。利用泊松分布和正态分布来建立请求消息数目的统计模型，通过对SIP请求流量的分析，可以计算出正常流量的概率密度。同时，通过检测因子，可以进一步评估检测机制的可信度，从而提高识别攻击的准确性。 为了解决网络环境变化导致的检测效率下降问题，该方法采用了SIP消息过滤器，该过滤器应用了指数加权移动平均（EWMA）机制。EWMA是一种统计工具，它对过去的观测值赋予递减的权重，从而快速响应网络状态的变化，确保检测算法的实时性和有效性。 在实验部分，研究者模拟了实际的SIP网络环境，并使用SIP模拟呼叫器来生成不同概率的呼叫，以模拟各种网络状况。实验结果显示，所设计的检测方法能够实时检测到SIP洪泛攻击，显著提高了在不同时间段内对SIP洪泛攻击的检测效率，同时具备良好的适应性，能应对复杂多变的网络环境。 关键词：会话初始协议（SIP）、SIP洪泛攻击、泊松分布、检测模型、网络安全。这些关键词揭示了该研究的重点在于通过数学建模和统计分析来提升SIP网络的安全防护能力，对于理解和防范此类攻击具有重要的理论与实践价值。