针对未知安全协议的格式解析方法是当前信息安全技术中亟待解决的关键问题.现有基于网络报文流量信息的方法仅考虑报文载荷中的明文信息,不适用于包含大量密文信息的安全协议.针对该问题,提出一种新的面向未知安全协议的格式解析方法(se...针对未知安全协议的格式解析方法是当前信息安全技术中亟待解决的关键问题.现有基于网络报文流量信息的方法仅考虑报文载荷中的明文信息,不适用于包含大量密文信息的安全协议.针对该问题,提出一种新的面向未知安全协议的格式解析方法(security protocols format parsing approach,SPFPA).SPFPA首次利用序列模式挖掘方法层次化、序列化提取协议的关键词序列特征,为明文信息格式解析提供一种新的解决思路,并在此基础上给出查找协议密文长度域的启发式规则,进而利用密文数据的随机性特征确定密文域.实验结果表明,该方法在不借助任何主机运行特征的基础上,仅依靠网络报文数据即能够有效解析未知安全协议的不变域、可变域、密文长度域及相应的密文域,并具有较高的准确率.展开更多
文摘针对未知安全协议的格式解析方法是当前信息安全技术中亟待解决的关键问题.现有基于网络报文流量信息的方法仅考虑报文载荷中的明文信息,不适用于包含大量密文信息的安全协议.针对该问题,提出一种新的面向未知安全协议的格式解析方法(security protocols format parsing approach,SPFPA).SPFPA首次利用序列模式挖掘方法层次化、序列化提取协议的关键词序列特征,为明文信息格式解析提供一种新的解决思路,并在此基础上给出查找协议密文长度域的启发式规则,进而利用密文数据的随机性特征确定密文域.实验结果表明,该方法在不借助任何主机运行特征的基础上,仅依靠网络报文数据即能够有效解析未知安全协议的不变域、可变域、密文长度域及相应的密文域,并具有较高的准确率.
文摘不确定性数据挖掘是数据挖掘领域的研究热点,但其应用于最大频繁项集的算法较少。根据不确定数据挖掘的特点,把挖掘确定性数据最大频繁模式的Gen Max算法扩展到不确定数据中,提出一种U-Gen Max算法。对Tid集进行扩展,在id域的基础上增加概率域,实现垂直数据格式转换。在频繁项集判断方面加入前置判断来剪枝非频繁项集,相比直接计算置信度的方式,降低了计算量。基于栈式结构给出多步回退剪枝新策略,从而避免Gen M ax算法只能单步回退的缺陷。实验结果证明,该算法计算性能良好,可适用于各种情况下的稀疏数据集与支持度较高情况下的稠密数据集。