資料介紹
在未知二進制協(xié)議的格式推斷過程中,常常引入大量的先驗知識,實驗操作復(fù)雜且準(zhǔn)確率不高。為此,文中提出了種人為設(shè)定較少參數(shù)、操作簡單、準(zhǔn)確率較高的方法進行未知二進制協(xié)議格弌推斷,將預(yù)處理的協(xié)議數(shù)據(jù)進行層次聚類,以CH( Calinski- Harabasz)系數(shù)為評價標(biāo)準(zhǔn)獲得最優(yōu)聚類,通過對聚類所得結(jié)果進行改進的序列對比以獲得帶有間隔的協(xié)議數(shù)據(jù)序列,統(tǒng)計合并連續(xù)間隔,以分析協(xié)議格式。實驗結(jié)果表眀,提岀的二進制協(xié)議格弌推斷方法能夠推斷岀未知二進制協(xié)議80%以上的字段間隔,相較于 Auto Reengine算法中的格式推斷方法,所提方法的Fl- Measure值整體上提升了約30%。
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