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鲁宁,李峰,王尚广,史闻博,杨放春.层次化反匿名联盟构建方法.软件学报,2019,30(9):2791-2814
层次化反匿名联盟构建方法
Hierarchical Anti-Spoofing Alliance Construction Approach
投稿时间:2017-08-22  修订日期:2017-10-09
DOI:10.13328/j.cnki.jos.005517
中文关键词:  IP匿名  源地址验证  出边界过滤  对等过滤  层次化
英文关键词:IP anonymous  source-address validation  egress filtering  mutual egress filtering  hierarchical
基金项目:国家自然科学基金(61601107,61402094);河北省自然科学基金(F2015501122,F2015501105);辽宁省博士科研启动基金(F201501143)
作者单位E-mail
鲁宁 东北大学 信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110819
网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学), 北京 100876 
 
李峰 东北大学 信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110819 lifeng@neuq.edu.cn 
王尚广 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学), 北京 100876  
史闻博 东北大学 信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110819  
杨放春 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学), 北京 100876  
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中文摘要:
      IP匿名是当前互联网协议中最具威胁的安全漏洞,它会引发一系列安全、管理和计费问题.基于对等过滤的域间源地址验证方法通过构建反匿名联盟,能够利用当前已广泛实现、轻量的Egress Filtering有选择性地将流向联盟成员的匿名包清理掉,在保证高效的同时兼具部署激励性.然而,现有方法存在以下问题:过于扁平化、单一化的联盟体系结构,使得其过滤器需求量和成员更新传播范围随联盟规模的扩张而急剧增大;过于随机的非成员判定方式和低效的数据处理方式,使得其过滤规则优化算法的计算开销和精度都有待完善.对此,提出了一种层次化的基于对等过滤的反匿名联盟构建方法.通过理论分析和基于大规模真实互联网拓扑的仿真实验结果表明:相比以往同类典型方案,该方法在继承其优势的同时改善了过滤器开销、通信开销、计算开销和优化精度.
英文摘要:
      IP spoofing, as one of the most threatening security flaws in the current Internet, can bring a series of issues about network management and telecommunications billing. For this reason, the researchers propose the mutual egress filtering based defense mechanism, which uses the best current anti-spoofing practice, i.e., egress filtering, to clean the anonymous packets with high-efficiency, and simultaneously increase the incentive deployment through constructing the anti-spoofing alliance. However, the existing work has the following disadvantages:the flat and plain architecture leads to the higher overhead on the filter and communication; the inefficient data processing and non-member identification leads to the higher computation overhead and the lower precision of filter optimization. Therefore, this study proposes a hierarchical anti-spoofing alliance construction approach based on mutual egress filtering. Extensive mathematical analysis and simulations are performed to evaluate the proposed approach. The results show that the proposed approach significantly outperforms the prior approaches in terms of the filter overhead, communication overhead, computation overhead, and the precision of filter optimization.
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