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DFA与SVM相结合的流量识别DFA-SVM模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.59 MB | 2021-03-12

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针对 Shodan扫描流量对工业控制系统产生的不安全冋题，结合载荷特征与统计特征，构建一种将确定性有限自动机（DFA）与支持向量机（SVM）相结合的流量识别DFA-SⅴM模型。通过分析应用层的流量特征，以提取协议功能码序列作为载荷特征，并结合传统的流量统计特征对流量进行识别。采用VPS部署6个分布式蜜罐系统对处理后的32522个样本进行 Shodan流量识别。实验结果表明，相比仅使用单一特征的模型，该模型可有效识别出27个 Shodan扫描器IP，识别精度达到9938%。

DFA与SVM相结合的流量识别DFA-SVM模型

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