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题名基于Apriori算法的流量识别特征自动提取方法
被引量：39
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作者
刘兴彬
杨建华
谢高岗
胡玥
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机构
中国科学院计算技术研究所下一代互联网研究中心
北京科技大学信息工程学院
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第12期51-59,共9页
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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)~~
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文摘
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。
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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
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Keywords
traffic identification
automatically extracted signatures of protocols
Apriori algorithm
deep packet inspecting
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于AC算法的电力业务快速识别方法
被引量：2
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作者
王红凯
林亮成
王剑
余敏槠
周欢
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机构
国网浙江省电力公司
北京中电普华信息技术有限公司
华北电力大学控制与计算机工程学院
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2016年第9期78-82,共5页
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文摘
电力公司主要业务系统已逐步采用移动作业终端通过公用信息网络接入电力信息内网,业务系统在内外网数据交换过程中通过协议特征进行业务识别。针对业务识别过程存在匹配时间长、内存消耗大等问题,提出了一种基于AC(Aho-Corasick)算法的电力业务快速识别方法。在分析电力信息网络安全接入流程、高密度流量的协议特征、安全网关性能瓶颈的基础上,提出基于传输层协议分组的并行处理方式,提高匹配处理的吞吐量;采用基于位图的存储方式,降低构建和存储协议特征规则库所需的内存空间;最终通过算例证明了该方法能提升协议匹配速率,降低协议特征规则库的内存消耗,使协议特征识别过程的时间开销和空间开销达到最优平衡。仿真结果验证了所提方法的有效性和准确性。
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关键词
电力信息化
电力业务识别
安全接入
协议特征识别
AC算法
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Keywords
power enterprise
security access
identification of protocol signatures
AC algorithm
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于GPU的LCS算法加速机制研究与实现
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作者
张常志
牟澄
黄小红
马严
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机构
北京邮电大学网络技术研究院信息网络中心
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第S2期9-13,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61003282)
国家CNGI专项基金资助项目:可演进的下一代高智能网络架构研究和实验基金资助项目~~
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文摘
协议特征识别技术中用到了一种重要的LCS算法,它是一种字符串比对算法,提取出字符串中的最长连续公共子串。然而,通过理论分析和实验表明:这个查找过程是一个时间复杂度较高的运算过程,如果输入的数据分组比较大,那么运行的时间将会非常长,为此不得不控制输入数据分组的大小和数量,这严重限制了所采用样本集的大小。提出了基于GPU对LCS运算实现加速的方法。在此基础上搭建和配置了CUDA平台,在此平台下研究并实现了LCS算法的并行性。通过对LCS算法在CUDA下并行性的研究,有效地加快了LCS算法的运行速度。实验结果表明,GPU下LCS算法的运行效率比CPU有了显著的提高。
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关键词
协议特征识别
LCS算法
CUDA平台
GPU加速
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Keywords
protocol feature recognition
LCS algorithm
CUDA platform
GPU acceleration
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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