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基于频繁统计和关联规则的未知链路协议比特流切割算法
  • ISSN号:0253-2778
  • 期刊名称:《中国科学技术大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学技术大学电子工程与信息科学系信息网络实验室,安徽合肥230027, [2]中国电子科技集团公司第54研究所,河北石家庄050081
  • 相关基金:国家自然基金(60903216),国家自然科学基金重大专项(2011ZX03005006)资助.
中文摘要:

现代电子对抗中,监听者在链路层获得的一般是未知比特数据流,在未知帧格式的情况下,正确地从中切割出完整帧是一个难点,为此提出一种基于数据挖掘的比特流切割算法.首先分析了协议帧的结构以及数据流中各帧之间的关联特性,然后通过频繁统计和关联规则验证,识别并提取出标志着帧起始的特征序列及关联规则序列,针对设定的结果数量门限N,能够给出N种最具可能性的切割方案.实际数据测试验证了该算法的有效性和鲁棒性.

英文摘要:

In the field of modern electronic countermeasure, eavesdroppers want to capture information from the data link layer (DLL), which is, however, always displayed in an unknown bit stream format. It is a challenge to extract each frame from the bit stream without knowing the frame structure. To solve this problem, a bit stream segmentation algorithm based on data mining was proposed. First, the structure of protocol frames and the correlation between the frames in the data stream was analyzed. Then, using frequency statistics and verifying with association rules, the characteristic sequences which marked the start and the end of a frame was recognized and extracted, as well as the association rule sequences from the data stream. Finally, the bit stream was segmented on the basis of these sequences. According to a threshold N on the amount of results, the algorithm could provide N kinds of most feasible segmentation solutions. Experimental results show that the proposed algorithm is effective and robust.

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期刊信息
  • 《中国科学技术大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学技术大学
  • 主编:何多慧
  • 地址:安徽省合肥市金寨路96号
  • 邮编:230026
  • 邮箱:JUST@USTC.EDU.CN
  • 电话:0551-63601961 63607694
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-2778
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1054/N
  • 邮发代号:26-31
  • 获奖情况:
  • 1999年,全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优...,2001年,安徽省1999-2001年度优秀科技期刊一等奖,2002年,第三届华东地区优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:8237