【摘 要】
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针对二进制协议会话流特征缺失和频繁模式难以提取的问题,通过采用特征降维和改进的密度峰值聚类算法,实现了无监督条件下以数据帧为颗粒度的二进制协议数据聚类.提出基于频
【机 构】
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信息工程大学 信息系统工程学院,郑州,450000
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针对二进制协议会话流特征缺失和频繁模式难以提取的问题,通过采用特征降维和改进的密度峰值聚类算法,实现了无监督条件下以数据帧为颗粒度的二进制协议数据聚类.提出基于频繁项的特征降维算法,利用协议数据中存在的频繁项构造特征矢量表示原有数据帧,达到降维的目的;提出基于距离指数加权的密度峰值聚类算法自动选取聚类中心,有效提高了聚类中心和其它数据帧的区分度.通过在AIS、ARP、DNS、ICMP和SMB五种协议构成的三个数据集上进行测试,结果表明本文提出的算法对二进制协议数据帧具有较好的聚类效果.
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