基于多层剪枝的攻击特征自动提取方法

发布时间：2018-07-15 10:19

【摘要】：针对现有攻击特征自动提取方法抗噪能力弱和准确性不高的问题,利用多层剪枝策略进行攻击特征自动提取。采用多层次架构使得各层间的序列比对相对独立,在同一时间可进行不同层次的多个双序列比对,从而提高计算效率。双序列比对使用改进的NLA算法,修改其相似度得分函数,对连续空位使用线性罚分,同时鼓励连续字符匹配,并用0代替得分为负的值且遇0时回溯,从而得到最优值。通过剪枝判据和置信区间辨别出噪声序列并保留,再与其他序列比对完成后生成的序列进行比对,进而判断剪枝,得到最终的序列比对结果,从而消除了结果中的部分噪声干扰。研究结果表明:该方法具有良好的抗噪能力,提取的攻击特征准确度更高。
[Abstract]:Aiming at the problems of weak anti-noise ability and low accuracy of the existing automatic extraction methods of attack features, the multi-layer pruning strategy is used to extract the attack features automatically. The multi-layer architecture is used to make the sequence alignment between different layers relatively independent. At the same time, multiple double-sequence alignments of different levels can be carried out at the same time, so as to improve the computational efficiency. The improved NLA algorithm is used in the double sequence alignment, the similarity score function is modified, the linear penalty points are used for the continuous vacancies, and the continuous character matching is encouraged. The best value is obtained by using 0 instead of the negative score and backtracking when the score is zero. Through pruning criterion and confidence interval, noise sequences are identified and retained, then aligned with the sequences generated after other sequence alignment, and then pruning is judged, and the final sequence alignment results are obtained. Thus, some noise interference in the result is eliminated. The results show that this method has good anti-noise ability and the accuracy of extracting attack features is higher.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61073187)~~
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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1 秦拯;尹毅;陈飞杨;陈薇娜;董锐;王泽平;;基于序列比对的攻击特征自动提取方法[J];湖南大学学报(自然科学版);2008年06期

2 赵旭;何聚厚;;基于NLA的Polymorphic蠕虫特征自动提取算法研究[J];计算机工程与应用;2012年08期

3 唐勇;卢锡城;胡华平;朱培栋;;基于多序列联配的攻击特征自动提取技术研究[J];计算机学报;2006年09期

4 霍红卫;肖智伟;;基于最大权值路径算法的DNA多序列比对方法[J];软件学报;2007年02期

5 唐勇;魏书宁;胡华平;卢锡城;;抗噪的攻击特征自动提取方法[J];通信学报;2009年12期

6 刘豫;聂眉宁;苏璞睿;冯登国;;基于可回溯动态污点分析的攻击特征生成方法[J];通信学报;2012年05期

7 邹权;郭茂祖;韩英鹏;李文滨;;多序列比对算法的研究进展[J];生物信息学;2010年04期

【共引文献】

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3 宋建邦;赵鑫;贺红;;网络入侵诱骗系统的设计与实现[J];电脑编程技巧与维护;2008年15期

4 张毅;梅挺;;基于隐马尔可夫模型的蛋白质序列筛选算法[J];电子设计工程;2011年21期

5 沈琳;;网络攻击特征提取算法在序列比对中的运用分析[J];计算机光盘软件与应用;2014年15期

6 秦拯;尹毅;陈飞杨;陈薇娜;董锐;王泽平;;基于序列比对的攻击特征自动提取方法[J];湖南大学学报(自然科学版);2008年06期

7 胡婕;业宁;崔静;张俊杰;张倩倩;;两种带约束的序列比对算法[J];江南大学学报(自然科学版);2009年06期

8 徐小俊;雷秀娟;郭玲;;基于SWGPSO算法的多序列比对[J];计算机工程;2011年06期

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3 王海龙;僵尸网络检测关键技术研究[D];国防科学技术大学;2011年

4 尹清波;基于机器学习的入侵检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2007年

5 骆嘉伟;基因数据相似性分析方法研究[D];湖南大学;2008年

6 唐勇;基于网络的攻击特征自动提取技术研究[D];国防科学技术大学;2008年

7 王攀;IP网络业务识别关键技术研究[D];南京邮电大学;2013年

8 陈世文;基于谱分析与统计机器学习的DDoS攻击检测技术研究[D];解放军信息工程大学;2013年

9 刘积芬;网络入侵检测关键技术研究[D];东华大学;2013年

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【二级参考文献】

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5 葛宏伟;梁艳春;;基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法[J];计算机研究与发展;2006年08期

6 张鹏帅,霍红卫;多序列比对问题的粒子群优化算法求解[J];计算机工程与应用;2005年18期

7 赵旭;何聚厚;;Polymorphic蠕虫特征自动提取算法及检测技术研究[J];计算机工程与应用;2008年36期

8 刘立芳;霍红卫;王宝树;;PHGA-COFFEE:多序列比对问题的并行混合遗传算法求解[J];计算机学报;2006年05期

9 唐勇;卢锡城;胡华平;朱培栋;;基于多序列联配的攻击特征自动提取技术研究[J];计算机学报;2006年09期

10 欧阳曙光,贺福初;生物信息学:生物实验数据和计算技术结合的新领域[J];科学通报;1999年14期

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6 唐勇;卢锡城;胡华平;朱培栋;;基于多序列联配的攻击特征自动提取技术研究[J];计算机学报;2006年09期

7 唐勇;魏书宁;胡华平;卢锡城;;抗噪的攻击特征自动提取方法[J];通信学报;2009年12期

8 刘庆俞;叶震;尹才荣;;一种基于攻击特征描述的网络入侵检测模型[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2010年02期

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10 李刚;华蓓;杨兴良;;自适应分布式拒绝服务攻击的防御机制研究[J];计算机仿真;2006年11期

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2 刘;诱骗攻击 提前预防[N];中国计算机报;2003年

3 张福泉;使用整合式防火墙简化网络结构[N];中国电脑教育报;2004年

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5 王江涛;攻击脚本自动生成关键技术研究[D];解放军信息工程大学;2009年

6 陈大龙;基于网络聚合行为的异常检测方法研究[D];华中科技大学;2007年

7 竺霞芳;双层防御SQL注入攻击的方法[D];华中科技大学;2011年

8 王鑫钥;minNIDS：设计与实现[D];吉林大学;2004年

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本文编号：2123747