本文選題：離散序列報文 + 協(xié)議關鍵字提取　； 參考：《計算機應用》2017年04期

【摘要】：針對缺少會話信息的離散序列報文,提出一種基于離散序列報文的協(xié)議格式(SPMbFSC)特征自動提取算法。SPMbFSC在對離散序列報文進行聚類的基礎上,通過改進的頻繁模式挖掘算法提取出協(xié)議關鍵字,進一步對協(xié)議關鍵字進行選擇,篩選出協(xié)議格式特征。仿真結果表明,SPMbFSC在以單個報文為顆粒度的識別中對FTP、HTTP等六種協(xié)議的識別率均能達到95%以上,在以會話為顆粒度的識別中識別率可達90%。同等實驗條件下性能優(yōu)于自適應特征(AdapSig)提取方法。實驗結果表明SPMbFSC不依賴會話數(shù)據(jù)的完整性,更符合實際應用中由于接收條件限制導致會話信息不完整的情形。
[Abstract]:In view of the lack of session information in discrete sequence packets, a protocol format named SPMbFSC based on discrete sequence packets is proposed. SPMbFSC is based on clustering discrete sequence packets.Through the improved frequent pattern mining algorithm, the protocol keywords are extracted, then the protocol keywords are selected, and the protocol format features are screened out.The simulation results show that SPMbFSC can recognize more than 95% of the six protocols, such as FTPU HTTP, in the recognition of single packet size, and the recognition rate can reach 90% in the case of session granularity recognition.Under the same experimental conditions, the performance is better than the adaptive characteristic Adapter Sigma extraction method.The experimental results show that SPMbFSC does not depend on the integrity of session data, and it is more suitable for the incomplete session information due to the limitation of reception conditions in practical applications.
【作者單位】： 信息工程大學信息系統(tǒng)工程學院;
【分類號】：TP393.06

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本文編號：1762815