【摘要】：面對(duì)未知協(xié)議下的報(bào)文數(shù)據(jù),由于不能通過(guò)協(xié)議規(guī)范獲得相關(guān)特征,導(dǎo)致傳統(tǒng)的模式匹配方法在報(bào)文提取和協(xié)議識(shí)別過(guò)程中存在著難題;提出了以數(shù)據(jù)挖掘理論為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)報(bào)指紋特征提取方案;在特征序列挖掘過(guò)程中引入自適應(yīng)權(quán)值,對(duì)源數(shù)據(jù)中的序列模式進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)得到判決結(jié)果;再利用提升率對(duì)特征序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則驗(yàn)證,輸出數(shù)據(jù)報(bào)的指紋特征;最后,采用ARP廣播幀和ICMP數(shù)據(jù)包作為原始數(shù)據(jù),測(cè)試提取數(shù)據(jù)報(bào)指紋特征;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,自適應(yīng)權(quán)值的引入能夠有效減小報(bào)文中冗余數(shù)據(jù)段的干擾,提高指紋特征提取的正確率,并對(duì)報(bào)文的長(zhǎng)度變化有一定的魯棒性。
【圖文】：

的出現(xiàn)誘導(dǎo)了Ｑ的出現(xiàn)，關(guān)聯(lián)特性較強(qiáng)；提升率小于１，說(shuō)明Ｐ的出現(xiàn)抑制了Ｑ的出現(xiàn)，關(guān)聯(lián)特性較弱。以數(shù)據(jù)挖掘理論為基礎(chǔ)，對(duì)報(bào)文數(shù)據(jù)的特征序列進(jìn)行挖掘，并設(shè)置提升率門限對(duì)特征序列之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行驗(yàn)證，可以得到提取數(shù)據(jù)報(bào)指紋特征的重要依據(jù)。２算法設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)通信中的大多數(shù)協(xié)議的數(shù)據(jù)報(bào)由報(bào)文頭部和報(bào)文數(shù)據(jù)段組成，如圖１所示。在特征挖掘過(guò)程中，報(bào)文數(shù)據(jù)段（即冗余數(shù)據(jù)段）對(duì)挖掘結(jié)果造成干擾，降低了數(shù)據(jù)報(bào)指紋特征提取的可靠性。為此，設(shè)計(jì)基于自適應(yīng)權(quán)值的指紋特征提取方案，如圖２所示。圖１數(shù)據(jù)報(bào)通用格式圖２指紋特征提取流程指紋特征提取過(guò)程主要分為３個(gè)模塊：頻繁序列挖掘模塊、關(guān)聯(lián)規(guī)則驗(yàn)證模塊以及自適應(yīng)模塊。其中頻繁序列挖掘模塊包括序列模式統(tǒng)計(jì)算法和判決機(jī)制；關(guān)聯(lián)規(guī)則驗(yàn)證模塊包括不同頻繁序列之間和相同頻繁序列之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則驗(yàn)證；自適應(yīng)模塊則根據(jù)頻繁序列挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則驗(yàn)證的輸出結(jié)果對(duì)頻繁序列挖掘階段的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整；最后輸出數(shù)據(jù)報(bào)的指紋特征。２．１基于散列的序列模式統(tǒng)計(jì)對(duì)比特序列的統(tǒng)計(jì)過(guò)程中面臨著大數(shù)據(jù)量中查詢匹配序列模式的時(shí)空復(fù)雜度較高的問(wèn)題，單模式匹配方法必須枚舉所有序列模式逐一掃描匹配。為此設(shè)計(jì)基于散列的序列模式統(tǒng)計(jì)算法，將序列模式按位長(zhǎng)分組進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并以序列模式轉(zhuǎn)換為的十進(jìn)制整型數(shù)字ｉ為關(guān)鍵字散列到數(shù)組中進(jìn)行存儲(chǔ)。以長(zhǎng)度為ｍ的序列模式組統(tǒng)計(jì)為例，算法描述如下：輸入：源報(bào)文數(shù)據(jù)的比特序列Ｓ、序列模式長(zhǎng)度范圍ｍｉｎ～ｍａｘ、權(quán)值ε０；輸出：各序列模式加權(quán)值Ｐε（ｉ）、序列出現(xiàn)位置ｐｏｓ；流程：（１）定義統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)體，，結(jié)構(gòu)體中包含序列模式、關(guān)
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61202490)
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2542263