本文選題：關(guān)聯(lián)規(guī)則 + 數(shù)據(jù)挖掘��； 參考：《電子信息對抗技術(shù)》2016年06期

【摘要】：在日益激烈的通信對抗中,未知協(xié)議的分析與識別占據(jù)著越來越重要的位置。傳統(tǒng)的協(xié)議分析主要是針對已知協(xié)議類型條件下,對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸過程中產(chǎn)生的大量比特流,單純采用模式匹配方式進(jìn)行特征序列提取,效率較低。針對這一問題,以更普遍的通信數(shù)據(jù)流作為研究對象,采用模式匹配和數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的方法,對AC多模式識別和FP-Growth算法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,提高了特征序列提取的準(zhǔn)確率和效率。實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證證明改進(jìn)后算法對未知通信協(xié)議具有一定的識別效率。
[Abstract]:In the increasingly fierce communication countermeasures, the analysis and identification of unknown protocols occupy an increasingly important position. The traditional protocol analysis is mainly aimed at a large number of bit streams generated in the process of Internet data transmission under the condition of known protocol types, and only adopts pattern matching to extract feature sequences, which is inefficient. Aiming at this problem, taking the more general communication data stream as the research object, using the method of pattern matching and data mining, the AC multi-pattern recognition and FP-Growth algorithm are improved and optimized. The accuracy and efficiency of feature sequence extraction are improved. Actual data verification shows that the improved algorithm has a certain recognition efficiency for unknown communication protocols.
【作者單位】： 電子科技大學(xué);電子信息控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號】：TN975

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本文編號：1811770