【摘 要】
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为了尽早获取网络蠕虫的传播路径,在对Internet流量的幂律泊松分布进行假设检验与参数计算的基础上,提出了幂律泊松流量分布模型下推测网络蠕虫传播路径的k聚积算法。采用数学方法证明了k聚积算法的有效性。通过模拟环境进行实验,研究了参数k对算法准确率的影响,并对算法有效性进行了验证.实验结果表明:当通信流量中入度幂律分布参数γ值大于3,k在0.3～0.5之间时,k聚积算法的准确率最高;当γ值介于2～
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,长春 130012
【出 处】
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第十六届全国网络与数据通信学术会议(NDCC2008)
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为了尽早获取网络蠕虫的传播路径,在对Internet流量的幂律泊松分布进行假设检验与参数计算的基础上,提出了幂律泊松流量分布模型下推测网络蠕虫传播路径的k聚积算法。采用数学方法证明了k聚积算法的有效性。通过模拟环境进行实验,研究了参数k对算法准确率的影响,并对算法有效性进行了验证.实验结果表明:当通信流量中入度幂律分布参数γ值大于3,k在0.3～0.5之间时,k聚积算法的准确率最高;当γ值介于2～3之间,k在0.5～0.7之间时,算法准确率最高;当γ值小于2,k在0.7～0.9之间时,算法准确率最高.针对不同的入度幂率分布情况,通过参数k的恰当选择,k聚积算法可以达到89％的准确率。通过试验可以选择参数k在不同幂率分布参数下的最优取值范围,使得k聚积算法对不同的流量分布模型具有较好的适应性。
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