15、保障SIP安全:抵御DoS攻击的可扩展机制

保障SIP安全:抵御DoS攻击的可扩展机制

在当今的网络通信环境中,会话发起协议(SIP)作为VoIP等实时通信服务的核心协议,面临着各种拒绝服务(DoS)攻击的威胁。为了有效抵御这些攻击,我们需要一套强大且可扩展的防护机制。本文将详细介绍一种基于SIP的安全防护方案,包括其过滤规则、系统架构、实现细节以及性能测试结果。

1. SIP过滤规则

为了确保SIP通信的安全性,我们采用了多种过滤规则,包括状态验证、速率限制和对话级过滤。
- 状态验证过滤 :使用表格结构 {Transaction ID, Timestamp, State, Acceptable message codes, Next state} 来管理SIP事务的状态转换。该表格适用于速率限制和状态验证两种类型的基于方法的过滤器。
- 速率限制过滤
- 过滤非标准的1xx(除100和180)、非标准的2xx(除200)以及300 - 699响应,根据网络参数将每秒的响应数量限制在有限范围内。
- 对来自单个源IP和相同From URI的INVITE请求(出站代理),以及发往单个目标IP和To URI的INVITE请求(入站代理)进行速率限制。新的INVITE请求与表格中相同的INVITE请求的时间戳差异应在一秒内,否则请求将被拒绝。
- 对话级过滤 :使用消息的对话ID来识别虚假的BYE消息,并拒绝不属于现有对话的BYE消息。过滤需要一个简单的表格结构 {Dialog ID, Timestamp}。

2. 系统架构与实现

我们部

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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