命名数据网络中基于信息熵的Interest洪泛攻击检测与防御

摘要

在命名数据网络中,兴趣包洪泛攻击通过向网络发送大量恶意interest包来消耗网络资源,从而对NDN造成较大危害.针对目前所提出的IFA攻击检测与防御方法存在攻击模式单一、在应对复杂攻击模式时效果不明显等局限,提出一种基于信息熵的改进方法(EIM),该方法通过与NDN路由器相连的用户的信誉值和信息熵相结合来限制攻击者发送的恶意interest包,很好地解决了现有方法在应对复杂的攻击模式时的局限性.仿真结果表明EIM较信息熵方法能够更有效地缓解IFA.