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针对内容中心网络(CCN)中的缓存污染攻击问题,在分析总结内容中心网络中缓存污染攻击特征的基础上,通过构建遭受攻击时节点的缓存状态模型,对污染内容在节点的驻留概率以及各类请求的命中率进行计算,而后通过改变模型参数对不同特征的攻击行为进行模拟,按照攻击强度以及污染内容的数量将缓存污染攻击重新划分为4种类型,并对每类攻击进行分析。最终的仿真结果表明模型以及分类方式是合理的。 相似文献
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针对内容中心网络(CCN)中的缓存污染攻击问题,提出一种基于多样化存储的缓存污染防御机制。对不同业务内容采取差异化缓存从而减小网络受攻击面,将业务划分为三类并采用不同缓存策略:对隐私及实时性业务不予缓存;对流媒体业务以概率推送至网络边缘缓存;对其他文件类内容业务由上游到边缘逐步推送缓存。在不同节点分别配置不同的缓存污染攻击防御手段:对于边缘节点通过内容请求到达概率的变化对攻击进行检测;对于上游节点通过设置过滤规则将请求概率较低的内容排除出缓存空间。仿真结果表明,相比CNN传统缓存策略下的防御效果,该机制使网络平均缓存命中率提高了17.3%,该机制能够有效提升网络对于缓存污染攻击的防御能力。 相似文献
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