面向比特流的未知協(xié)議分類研究
本文關(guān)鍵詞:面向比特流的未知協(xié)議分類研究 出處:《電子科技大學(xué)》2016年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
更多相關(guān)文章: 未知協(xié)議分類 比特流未知協(xié)議 K-Means AGNES 貝葉斯理論
【摘要】:如今,互聯(lián)網(wǎng)及其他通信網(wǎng)絡(luò)越來越普及、發(fā)達,網(wǎng)絡(luò)通信過程中使用的協(xié)議也越來越繁多。其中有相當(dāng)一部分是沒有公開協(xié)議開發(fā)文檔的未知協(xié)議,這些協(xié)議通常無法使用協(xié)議解析工具進行解析,然而正是這些未知協(xié)議可能會對網(wǎng)絡(luò)和信息安全有著更高的威脅。對網(wǎng)絡(luò)安全要求較高的管理者來說,盡可能的識別和解析這些未知協(xié)議對保護信息安全有著非常重要的意義。本文針對識別完全未知協(xié)議困難這一問題,提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的未知協(xié)議分類方案。研究對象為捕獲的比特流未知協(xié)議數(shù)據(jù)幀,目標是將這些數(shù)據(jù)幀按協(xié)議種類進行分類,并利用分類結(jié)果得到未知協(xié)議識別模型。研究方法是基于聚類和分類理論,首先將未知協(xié)議數(shù)據(jù)幀進行預(yù)處理,然后使用改進的K-均值聚類算法(K-Means)和改進的凝聚型層次聚類算法(AGNES)進行聚類,這兩種聚類算法是解決協(xié)議聚類問題的不同方案,各有其優(yōu)勢和適用場合。之后評估聚類結(jié)果的好壞,對于結(jié)果評價較好的類簇進行標識和歸類,最后根據(jù)貝葉斯理論設(shè)計協(xié)議分類模型,將K-Means或AGNES聚類得到的結(jié)果用分類模型進行學(xué)習(xí),得到協(xié)議分類模型,用于未知協(xié)議的識別。對于傳統(tǒng)K-Means的不足,解決了算法中K值設(shè)定困難問題,且初始聚類中心不再是隨機選取,大大提高了聚類的可用性和正確率。并且設(shè)計了基于信息熵的結(jié)果評價方案對聚類結(jié)果進行了有效的評估。對于傳統(tǒng)的AGNES的不足,結(jié)合比特流數(shù)據(jù)幀的特征,定義了數(shù)據(jù)幀之間及類簇之間的相似度,采用邊聚類邊提取符合要求類簇的方式,能快速有效的對數(shù)據(jù)幀進行聚類。并且該算法能自動地確定聚類的個數(shù),所得的類簇含有相似度評價指標。未知協(xié)議分類模型是使用基于貝葉斯理論設(shè)計的機器學(xué)算法對聚類結(jié)果進行學(xué)習(xí)得到。先將聚類得到的單類型比特流協(xié)議進行進制轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)單元切分、對數(shù)據(jù)單元進行詞頻統(tǒng)計,得到對應(yīng)比特流協(xié)議的數(shù)據(jù)單元頻率統(tǒng)計圖,然后輸入學(xué)習(xí)算法得到未知協(xié)議的分類模型,可快速有效的對學(xué)習(xí)過的未知協(xié)議進行分類。采用林肯實驗室公布的數(shù)據(jù)集進行實驗,結(jié)果表明,本文改進的聚類方案和分類模型能以較高的準確率對未知協(xié)議進行聚類、分類,具有較強的實用性。
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP393.04
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,本文編號:1325447
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