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文檔簡介
1、隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,在當(dāng)今的社會中計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到我們的各個領(lǐng)域中,像工業(yè)領(lǐng)域,科研機(jī)構(gòu),政府部門,金融經(jīng)濟(jì)都有各自特定的網(wǎng)絡(luò),甚至于整個普通的社會群體生活也已經(jīng)離不開網(wǎng)絡(luò),如各類的社交網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)。又加之現(xiàn)在云計算的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)類型更加復(fù)雜。為了保障網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的隱私以及合理的控制網(wǎng)絡(luò)流量,數(shù)據(jù)安全以及數(shù)據(jù)流類型的分析與判斷受到越來越多的關(guān)注,并成為學(xué)術(shù)界研究的焦點。從這個方向出發(fā)延伸出了一個新的研究方向—深度
2、包檢測技術(shù)。
深度包檢測先從某種入侵行為或者某個應(yīng)用類型的數(shù)據(jù)包當(dāng)中提取出它們應(yīng)用層信息的特征字符串,然后利用這些特征字符串與待檢測數(shù)據(jù)包的應(yīng)用層數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的匹配,如果一段數(shù)據(jù)流與某個特征字符串完全匹配,那么這段數(shù)據(jù)流就是特征字符串對應(yīng)的入侵行為或者流類型。但是這樣的檢測方法有一個極大缺點就是,當(dāng)某一特征字在原文中的語義發(fā)生改變時,這個特征字符串就失去了它的檢測與分類作用,從而產(chǎn)生誤判漏判的結(jié)果。
本文針對于這樣的
3、缺點,并且結(jié)合確定性有限自動機(jī)(Deterministic Finite Automata,DFA)提出了一種新的非精確深度包檢測方法—Counting DFA,并把它應(yīng)用到流分類檢測。Basic Counting DFA算法使用了Aho-Corasick多模式匹配算法(簡稱AC多模式匹配算法)從訓(xùn)練集中隨機(jī)抽取匹配模式串,不同類型的匹配模式串各自構(gòu)造分類 DFA,分類時根據(jù)統(tǒng)計概率值進(jìn)行結(jié)果判斷。在Advanced Counting
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