基于K-means和AGNES的未知二进制协议聚类

• 作者: 刘丽君 尹世庄 王韬 阎韶林 陈庆超
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 协议识别 未知二进制协议 K-means AGNES
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 125-130,135
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2020.08.021

摘要

协议的聚类是协议分析中一个重要的环节,为实现对未知二进制协议高效聚类,提出了一种基于K-means聚类和AGNES的未知二进制协议聚类方法.在对获取的二进制协议比特流进行数据预处理的基础上,先采用K-means算法对比特流数据进行初步聚类,再通过误差平方和、Calinski-Harabasz分数值和轮廓系数确定k值,最后选择AGNES算法将未知二进制协议比特流划分为不同的二进制协议子集.方法有效结合了K-means和AGNES算法的特点,降低了时间复杂度的同时提高了聚类的精确度.对实验数据集的测试结果验证了所提方法的有效性,较为准确地确定了k值,聚类精确度达到了98％.