基于广义和校准马氏距离对IP地址威胁程度的诊断  

Diagnosis of threat degree of IP addresses based on the generalized and regularized Mahalanobis distances

作　　者：钞婷[1] 李启寨[1] 刘卓军[1] 孙才[2] 孙云刚[2] 

机构地区：[1]中国科学院数学与系统科学研究院,北京100049 [2]中国互联网络信息中心,北京100190

出　　处：《中国科学院大学学报（中英文）》2015年第1期18-24,共7页Journal of University of Chinese Academy of Sciences

基　　金：国家自然科学基金(11371353);中国互联网络信息中心研究课题(DNSLAB-2012-N-U)资助

摘　　要：域名系统(DNS)是互联网的重要组成部分.维护DNS健康安全对整个互联网的正常运行具有十分重要的意义.通过监测并屏蔽对域名服务器具有潜在威胁的用户IP地址,达到维护DNS健康安全的目的.本文提出基于广义和校准的马氏距离2种方法,综合多个指标对IP地址的威胁程度进行诊断.这2种方法可以解决协方差阵不可逆的情形.将2种改进的马氏距离应用到实际访问DNS报文数据分析中,结果表明,它们在诊断IP的威胁程度上是非常有效的.The domain name system （DNS） maintaining its health and security is significant to end, we detect and shield the IP addresses that plays an important role in the internet, and the normal operation of the entire internet. To this have potential threats to the name servers. We propose the generalized and regularized Mahalanobis distances to diagnose the threat degree of IP addresses. Both the methods efficiently solve the issue where the eovariance matrix is singular. Real data analysis shows that the two proposed distances are very efficient in the diagnosis of threat degree of IP addresses.

关 键 词：DNS 广义马氏距离 校准马氏距离 IP威胁程度 综合诊断 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]