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摘要:
利用网络隧道进行攻击、窃密等成为近年来网络安全领域的热点问题.如何提高大规模网络隧道检测分析时带来的识别精度低的问题亟需解决.针对基于DNS、HTTP协议的主流隧道检测问题,提出一种基于自动特征工程与压缩感知相结合的网络隧道检测方法.通过自动特征工程挖掘出更深层次的网络隧道特征,同时通过压缩感知算法在不损失高维特征精度的基础上实现降维,提高计算效率.在大规模真实数据集上实验结果表明,DNS隧道检测的F-measure值能达到95%,HTTP隧道检测的F-measure值能达到82%以上.
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文献信息
篇名 一种基于自动特征工程与压缩感知的网络隧道检测方法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 自动特征工程 压缩感知 DNS隧道 HTTP隧道
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 1-8
页数 8页 分类号 TP393.0
字数 6714字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.06.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 申国伟 贵州大学计算机科学与技术学院 10 12 2.0 3.0
3 郭春 贵州大学计算机科学与技术学院 17 27 3.0 5.0
9 余红星 贵州大学计算机科学与技术学院 2 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
自动特征工程
压缩感知
DNS隧道
HTTP隧道
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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