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基于最大似然概率的协议关键词长度确定方法
  • ISSN号:1000-436X
  • 期刊名称:《通信学报》
  • 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]广东技术师范学院电子与信息学院,广东广州510665, [2]中山大学电子与信息工程系,广东广州510006
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.61571141;No.61272381); 广东省自然科学基金资助项目(No.2014A030313637;No.2016A030311013); 广东省教育厅特色创新项目(自然科学)基金资助项目(No.2014KTSCX149); 广东省高校优秀青年教师基金资助资助项目(YQ2015105); 广东省应用型科技研发专项基金资助项目(No.2015B010131017); 广东省科技计划基金资助项目(No.2014A010101156); 广东省教育厅省级重大基金资助项目(No.2014KZDXM060); 广东省普通高校国际合作重大基金资助项目(No.2015KGJHZ021); 广东省公益研究与能力建设专项基金资助项目(No.2014A010103032).
中文摘要:

提出非齐次左—右型级联隐马尔可夫模型,用于应用层网络协议报文建模,描述状态之间的转移规律和各状态的内部相位变化规律,刻画报文的字段跳转规律和字段内的马尔可夫性质,基于最大似然概率准则确定协议关键词的长度,推断协议关键词,自动重构协议的报文格式。实验结果表明,所提出方法能有效地识别出协议关键词和重构协议报文格式。

英文摘要:

A left-to-right inhomogeneous cascaded hidden Markov modelwas proposed and applied to model application protocol messages. The proposed modeldescribed the transition probabilities between states and the evolution rule of phases inside the states,revealed the transition feature ofmessage fields and the left-to-right Markov characteristicsinside the fields. The protocol keywords were inferred by selecting lengths with maximum likelihood probability, and then the message format was recovered. The experimental results demonstrated that the proposed method perform well in protocol keyword extraction and message format recovery.

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期刊信息
  • 《通信学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会
  • 主编:杨义先
  • 地址:北京市丰台区成寿寺4路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编:100078
  • 邮箱:
  • 电话:010-81055478 81055481
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-436X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2102/TN
  • 邮发代号:2-676
  • 获奖情况:
  • 信息产业部通信科技期刊优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,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:25019