半分布式僵尸网络恶意数据流实时跟踪仿真

摘要

传统僵尸网络恶意数据流跟踪方法时间维度大、数据跟踪复杂度高,其方法存在响应时间长、吞吐量偏低的问题。提出一种新的半分布式僵尸网络恶意数据流实时跟踪方法。利用数据模糊均值提取半分布式僵尸网络特征,获取僵尸网络自适应度数值。利用邻近值法划分原理,对数据预分类,得到恶意数据流所在区域。通过模式快照策略确定存储模式的时间间隔,保存恶意数据信息,并将其数据映射到空间网格单元中。利用对相关数据维度单元数量的控制,降低时间复杂度,对所得参数模式匹配,实现僵尸网络恶意数据流实时跟踪。仿真结果表明,所提方法具有较短的响应时长、较高的吞吐量,其时间复杂度较小,一直稳定在10%~20%之间,并具有良好的应用性能与前景。