剖析:在骨干网络中追查异常流量威胁
2.3.2 基于样本描述的精准特征匹配
为了将混杂在正常业务应用流量中、大量消耗网络带宽的类DDoS异常行为(如Worm、Spam)准确识别出来，NTARS专门增加了基于样本描述的特征匹配检测引擎，为应用层内部的异常行为进行专项检测，把DDoS防护范围从单纯的传输层以下进一步扩大到OSI所有层面。
NetEye安全实验室提供持续更新的特征规则库。NetEye特征库采用了东软公司自主产权的NEL语言对业内已知有关网络安全的异常行为进行了严格、精确的特征描述，是NTARS进行应用层异常识别的技术基础。
同时，NTARS体现出更多的网络管理职能色彩，例如网络接入控制、IP路由导出及策略路由注入、CAM信息检索、网络拓扑发现、网元性能监控等，使之功能不再局限在针对特定信息资产的被动防护安全范畴，而逐渐形成着眼于全网带宽资源、网络访问行为统计分布、网元状态及性能等网络基础特征的监测分析并最终提供有效的服务质量保证支撑手段。
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第1页： 1.1 骨干网络运维面临新课题第2页： 1.2 传统技术的窘迫：不适用骨干网络的流量防护第3页： 1.2.2 无法准确界定DDOS第4页： 2.1 NTARS流量分析系统：新的应对之道第5页： 2.2 ICA复合采集机制：按需获得可疑流量信息第6页： 2.3 NTARS工作机理：针对目标系统的流量特征数据第7页： 2.3.1 基于统计抽样的高效基线比对第8页： 2.3.2 基于样本描述的精准特征匹配第9页： 2.4 把行为检测与安全防护有机统一第10页： 2.4.1 黑洞路由导入第11页： 2.4.2 流量牵引及净化第12页： 2.4.3 自动调整ACL及traffic shaping第13页： 3、 NTARS系统的适用性
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