一种联合检测命名数据网络中攻击的方法
【摘要】 兴趣泛洪攻击（interestfloodingattack，IFA）和合谋兴趣泛洪攻击（conspiracyinterestfloodingattack，CIFA）是命名数据网络（nameddatanetworking，NDN）面临的典型的安全威胁.针对现有检测方法的检测特征单一因此不能有效地辨别攻击种类以及检测率不够高等问题，提出一种基于关联规则算法和决策树算法联合检测NDN中攻击的方法.首先，通过提取NDN路由节点的内容缓存（contentcache，CS）中的数据信息挖掘CS中新的检测特征“缓存增长率”，实验发现“CS数据包增长率”是辨别IFA还是CIFA的有利依据.其次，使用关联规则算法将新的检测特征与待定兴趣表收稿日期:2020-06-11;修回日期:2020-09-15基金项目:国家自然基金委员会与中国民航局联合基金项目（U193310
