基于Apriori算法的流量识别特征自动提取方法  

Automated mining of packet signatures for traffic identification at application layer with apriori algorithm

作　　者：刘兴彬[1,2] 杨建华[1] 谢高岗[1] 胡玥[1,2] 

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所下一代互联网研究中心,北京100190 [2]北京科技大学信息工程学院,北京100083

出　　处：《通信学报》2008年第12期51-59,共9页Journal on Communications

基　　金：国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2007CB310702);国家自然科学基金资助项目(90604015);中国科学院重大科研装备研制项目(YZ200824)~~

摘　　要：提出了一种基于Apriori算法自动提取协议识别特征的方法,该方法可以自动提取2种最常用的协议识别特征——特征字符串和包长特征,提取特征的效率较传统方法有很大的提高。通过识别率、准确率、正误识别率和负误识别率等指标验证了所提取特征的准确性和完整性,并根据结果反馈指导特征提取的过程,保证了提取特征的可靠性。Automatic and accurate extraction packet signatures are the foundation of the precise traffic identification at application level. A method which can automatically extract the packet signatures of characteristic string and packet length for traffic identification at application layer was proposed. The identification rate, accuracy rate, positive identification error rate and negative identification error fate have been verified with experiment on some traces to valid the mined signatures.

关 键 词：流量识别 自动提取协议识别特征 APRIORI算法 深度包探测 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]