發(fā)布時間：2018-07-15 10:19

【摘要】：針對現(xiàn)有攻擊特征自動提取方法抗噪能力弱和準(zhǔn)確性不高的問題,利用多層剪枝策略進行攻擊特征自動提取。采用多層次架構(gòu)使得各層間的序列比對相對獨立,在同一時間可進行不同層次的多個雙序列比對,從而提高計算效率。雙序列比對使用改進的NLA算法,修改其相似度得分函數(shù),對連續(xù)空位使用線性罰分,同時鼓勵連續(xù)字符匹配,并用0代替得分為負(fù)的值且遇0時回溯,從而得到最優(yōu)值。通過剪枝判據(jù)和置信區(qū)間辨別出噪聲序列并保留,再與其他序列比對完成后生成的序列進行比對,進而判斷剪枝,得到最終的序列比對結(jié)果,從而消除了結(jié)果中的部分噪聲干擾。研究結(jié)果表明:該方法具有良好的抗噪能力,提取的攻擊特征準(zhǔn)確度更高。
[Abstract]:Aiming at the problems of weak anti-noise ability and low accuracy of the existing automatic extraction methods of attack features, the multi-layer pruning strategy is used to extract the attack features automatically. The multi-layer architecture is used to make the sequence alignment between different layers relatively independent. At the same time, multiple double-sequence alignments of different levels can be carried out at the same time, so as to improve the computational efficiency. The improved NLA algorithm is used in the double sequence alignment, the similarity score function is modified, the linear penalty points are used for the continuous vacancies, and the continuous character matching is encouraged. The best value is obtained by using 0 instead of the negative score and backtracking when the score is zero. Through pruning criterion and confidence interval, noise sequences are identified and retained, then aligned with the sequences generated after other sequence alignment, and then pruning is judged, and the final sequence alignment results are obtained. Thus, some noise interference in the result is eliminated. The results show that this method has good anti-noise ability and the accuracy of extracting attack features is higher.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61073187)~~
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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8 劉慶俞;葉震;尹才榮;;一種基于攻擊特征描述的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年02期

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本文編號：2123747