8、P3CA：跨 ISP 网络的隐私异常检测

P3CA：跨 ISP 网络的隐私异常检测

1. 引言

在当今网络环境中，恶意攻击日益分布式化，使得识别和定位这些攻击变得极具挑战性。跨多个 ISP 识别流量异常对于解决这一问题至关重要。P3CA 作为一种解决方案，旨在让多个 ISP 共同识别异常流量，同时限制信息传播，并且在计算效率和精度上具有优势。

2. 实现与数据

为了评估 P3CA 的性能，我们进行了具体的实现。该设计大约用 1000 行 C++ 代码实现，使用了 GMP 库处理大数字，OpenMP 库进行并行化，以及 libpaillier 库实现 Paillier 密码系统，所有加密使用 1024 位密钥。为了在现实工作负载上评估性能，我们利用了 Abilene Internet2 IP 骨干网的跟踪数据，具体包括：
- 使用 NetFlow 跟踪数据确定源/目的 IP 地址之间的流量。
- 使用 OSPF 和 BGP 跟踪数据将流量映射到底层物理拓扑。

3. 可扩展性评估

为了评估 P3CA 的计算开销，我们测量了其在输入数据集上的运行时间。由于流量信息的隐私性，获取不同规模 ISP 的跟踪数据具有很大挑战，因此我们从 Abilene 数据集外推流量模型，构建了更大网络的合成跟踪数据，具体步骤如下：
1. 生成随机网络拓扑。
2. 从 Abilene 数据集中随机选择流量。
3. 将所选流量的入口/出口映射到生成拓扑中的随机路由器对。
4. 将图划分为十个组成 ISP，通过在图中随机选择十个点，进行广度优先搜索来选择附近区域形成 ISP，重复此过程直到创建十个连接的 ISP。

以下是 P3C