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随着互联网的高速发展,其已经渗入到人们生活的方方面面,对经济和社会有着重大的影响。但近年来出现了大量的DDoS攻击事件,给互联网带来了很大冲击,严重影响了业务的可用性、用户的感知,以及给营运商造成了重大经济损失。在大流量的DDoS攻击面前,传统的安全防护设备显得那么无能为力,如何有效抵御DDoS攻击是每个运营商无法回避的难题。在深入分析DDoS攻击特征的前提下,探索性地将异常流量清洗设备引入到运营商的网络中,并成功防御了多次DDoS攻击事件,为解决难题指出了一条可行道路。 相似文献
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网络流量测量与建模对网络管理有着重要的意义。为了合理规划P2P网络资源,提出了一种基于小波与时间序列分析的P2P流量预测模型。通过对原始序列的小波分解与单支重构,并使用了所提出的一种统计分析方法对流量进行平稳化处理,针对各分支特点分别采用ARMA和ARIMA模型进行预测,最后组合各分支的预测结果获得最终预测值,并对该预测值使用动态指数平滑模型进行优化。实验结果表明,对比已有的方法,这种方法具有更高的预测精度。 相似文献
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