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摘要:
本文从数据包数量受限条件下的流量检测和基于Petri网的协议分析两个方面进行即时通讯流量的研究.通过互信息分析对比不同即时通讯流量数据包数为流量分类提供的信息量差别,利用统计学检验方法以及基于混淆矩阵的分类性能评价方法对机器学习分类器在不同包数下对即时通讯流量的分类的情况进行分析,得到各种机器学习分类器达到最佳分类状态时用于检测的包数量.基于Petri网对协议形式化的描述,将协议受到的攻击行为转化为网中插入的新元素,利用矩阵的运算完成协议攻击成功的可能性分析,使得协议安全性的分析有了形式化的方法,避免了人工分析的不确定性和局限性.本文设计并实现了一个即时通讯流量检测分析系统,通过数据包数选取、机器学习分类以及Petri网分析,实现包数受限下的即时通讯软件协议数据流识别分类及通讯的消息分析还原.
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文献信息
篇名 即时通讯流量检测与分析
来源期刊 智能计算机与应用 学科 工学
关键词 流量检测 机器学习 Petri网 协议分析
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 系统开发与应用
研究方向 页码范围 178-182,187
页数 6页 分类号 TP393.08
字数 4784字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-2163.2019.01.041
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 李凯 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 50 200 7.0 11.0
2 余翔湛 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 44 576 14.0 23.0
3 胡阳 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 2 7 1.0 2.0
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2020(1)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
流量检测
机器学习
Petri网
协议分析
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
智能计算机与应用
双月刊
2095-2163
23-1573/TN
大16开
哈尔滨市南岗区繁荣街155号(哈工大新技术楼916室)
14-144
1985
chi
出版文献量(篇)
6183
总下载数(次)
26
总被引数(次)
14240
论文1v1指导