随着信息技术的蓬勃发展,互联网业务量及用户数量急剧增长,当前因特网数据信息的存储模式、共享方式、转发机制、服务质量与用户对网络不断增长的需求已成为当前互联网技术发展的主要矛盾。不同于目前基于IP协议的信息获取方式,未来互联网用户将更多地关注数据信息的内容而不是其所存储的位置。因此,基于数据内容的信息搜索方式将成为未来互联网体系架构的主要特点。作为下一代互联网体系结构的典型代表之一:信息中心网络（Information-centric Networking,ICN）,以其独特的以数据信息名称为对象的资源共享方式改变了目前基于IP的信息获取现状,而命名数据网络（Named Data Networking,NDN）作为ICN的实现方案之一,已从信息内容命名、存储、转发以及移动性、安全性等方面论证了其优越性。作为一种新型的网络框架,网络安全问题是目前NDN研究重点关注领域之一,其中,Interest泛洪攻击（Interest Flooding Attack,IFA）是NDN中一种分布式拒绝服务攻击。当攻击者发起IFA时,会向NDN发送大量数据请求包（Interest packet）请求存在或不存在的数据内容,导致路由器待定兴趣表（Pending Interest Table,PIT）存储空间占满、网络带宽被大量消耗等状况,造成正常用户所发请求被拒绝、网络资源耗尽等问题,从而严重影响网络服务质量。鉴于此,本文以IFA为研究对象,重点设计IFA的防御方案。具体内容如下:阐述了NDN命名规则、数据类型、转发机制等原理和网络特点;给出了IFA的攻击原理、网络行为分析和攻击特征;并对国内外IFA领域研究进行了说明。提出一种基于信息熵的改进IFA防御方法。该方法以信息熵为基础,引入信誉值概念,利用与边缘路由器相连的用户信誉值来判别用户类型进行IFA检测与缓解。与目前效果得到认可的基于信息熵的IFA防御方法相比,有效地克服了信息熵应对攻击类型过于单一的不足,同时保证了较高的检测准确度和防御稳定性。提出一种基于泰尔指数的IFA防御方法。该方法对路由器收到的Interest包进行分组,同时分别对组间和组内进行统计计算,得到泰尔指数值,并以此来判断攻击,之后结合Interest回溯方法来缓解IFA。仿真实验表明,该方法较现有典型的IFA检测方法具有更高的准确性和时效性,并能应对多种不同类型的IFA攻击,从而提高了IFA的检测和缓解效率。