基于协议首部的字节频率统计特征发现方法

• 作者: 何升 刘琰 罗军勇
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 协议识别 token化 字节频率 特征向量 余弦相似度
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 272-277
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5294字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.02.052

摘要

应用协议识别在网络安全领域具有极其广泛的应用，而如何发现协议特征是协议识别的核心问题。为此，提出一种高效准确的协议特征自动发现方法。利用协议自身的格式特点，将消息进行token化，并根据token序列对消息进行分类。由分类数的变化曲线大致判别协议的首部长度，从而确定字频统计的范围。对数据流中每个数据包的消息首部进行字节频率统计，并将字节频率进行归一化处理，得到字节频率特征向量。通过计算待测协议与样本协议的余弦相似度对协议进行分类和识别。实验结果表明，用该方法所提取的特征进行识别，准确率超过93.5%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘琰		12	17	3.0	4.0
2	罗军勇		5	19	3.0	4.0
3	何升		1	3	1.0	1.0