利用二分图链接流中的团发现 IP 流量中的感兴趣模式
数据结构与算法
2017-12-19 v2
摘要
研究 IP 流量对许多应用至关重要。我们在此聚焦于检测（结构上和时间上）密集的交互序列，这些序列可能指示僵尸网络或协同网络扫描。更准确地说，我们将 MAWI 捕获的 IP 流量建模为链接流，即一系列交互 ，表示设备 和 从时间 到时间 交换了数据包。此流量在单个路由器上捕获，因此具有二分结构：链接仅发生在两个不相交集合的节点之间。我们设计了一种在此类链接流中寻找有趣的二分团的方法，即两个节点集合和一个时间区间，使得第一个集合中的所有节点在整个时间区间内都与第二个集合中的所有节点相连。然后，我们探索了在所考虑的流量轨迹中存在的二分团。与 MAWILab 对异常 IP 地址的分类进行比较表明，所发现的团成功地检测到了异常网络活动。
引用
@article{arxiv.1710.07107,
title = {Discovering Patterns of Interest in IP Traffic Using Cliques in Bipartite Link Streams},
author = {Tiphaine Viard and Raphaël Fournier-S'niehotta and Clémence Magnien and Matthieu Latapy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.07107},
year = {2017}
}