一种面向未知链路帧的格式特征提取与分类算法

随着通信网络的发展,私有协议被广泛应用。缺乏必要先验知识时,现有面向已知协议的解析工具无法获取私有协议数据承载的信息。获取私有协议数据承载的信息的前提是正确实现协议格式特征提取与数据分类。基于协议格式一般规律,提出一种针对私有链路协议的未知帧格式特征逆向提取与分类算法。通过链路帧预编码、固定域挖掘从帧样本集合提取帧格式特征并计算特征向量,最后基于特征向量加权欧氏距离对链路帧分类。测试结果表明,该算法能够有效提取帧格式特征,正确实现链路帧的提取和分类。

改进的异构链路协同预测算法研究

现有的链路预测方法无法保证预测的可靠性,应用局限性较大。为此,针对源节点相似节点和目标节点相似节点之间的当前链路信息,提出同质连接原理,设计不同类型节点的相关性指标,用于描述不同类型节点间的链路存在概率,并将其与传统的邻近性指标相结合,用于异构链路预测。融合异构信息网络中的被标记数据和无标记数据,给出一种异构链路协同预测算法,通过获得不同类型链路间的各种复杂关系,结合互补性预测信息,实现多种链路类型的协同预测。实验结果表明,该链路协同预测算法可有效提升异构信息网络的链路预测性能。