資料介紹
報(bào)文聚類(lèi)是協(xié)議逆向工程的主要步驟之一。針對(duì)私有二進(jìn)制協(xié)議報(bào)文,目前的報(bào)文聚類(lèi)方法存在報(bào)文向量化特征冗余的問(wèn)題,而且傳統(tǒng)聚類(lèi)方法存在聚類(lèi)中心和聚類(lèi)簇?cái)?shù)難以確定的問(wèn)題。根據(jù)n-gram序列化的思想,構(gòu)造報(bào)文的序列項(xiàng)-位置矩陣,從中挖掘頻繁項(xiàng),構(gòu)造報(bào)文特征向量,有效去除了報(bào)文向量化中的序列噪聲;采用輪廓系數(shù)指導(dǎo)分拆式層次聚類(lèi),避免了初始聚類(lèi)簇欻和聚類(lèi)中心的選擇,以實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督條件下的私有二進(jìn)制協(xié)議報(bào)文的聚類(lèi)。在AIS、DNS、ICMP、ARP四種協(xié)議共七類(lèi)報(bào)文的數(shù)據(jù)集上測(cè)試,通過(guò)tSNE可視化界面觀察報(bào)文分布情況,特征向量化的方法具有很好的分布和特征表達(dá)效果;相較于傳統(tǒng)的聚類(lèi)方法,基于輪廓系數(shù)的分拆式層次聚類(lèi)在純凈度和F1值上具有明顯提升。
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