协议识别技术研究

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1、分类号UDC学号Q§鲤l!翌密皲垒赴军事学硕士学位论文协议识别技术研究硕士生姓名朱树永学科专业军事通信学研究方向通信网信息安全与对抗指导教师唐朝京教授国防科学技术大学研究生院二oo八年十一月国防科学技术大学研究生院硕士学位论文摘要随着计算机网络技术的不断发展，特别是Internet的迅速普及，网络信息安全与对抗已经成为信息时代的一个至关重要的问题。网络协议识别技术作为实现网络安全与对抗的基础技术，是实施网络安全与对抗的前提条件。但是随着网络协议的不断发展，网络协议逐渐呈现出一些新的特点，如有些协议采用动态端口或加密技术、P2P协议的发展等，传统的协议识别技术局限性越来越明

2、显，新条件下的协议识别技术成为一个新的研究热点。文章首先总结了传统的协议识别技术，包括基于端口映射的协议识别技术、基于静态特征的协议识别技术和基于动态行为特征的协议识别技术，分析了它们的工作原理和局限性。然后重点对模式串匹配算法进行了研究，具体分析了一种改进算法，与BM(Boyer．Moore)算法[231相比，该算法具有更大的搜索步长和更快的搜索速度。其次，提出了一种基于多个识别特征的隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel)协议识别技术。它是～种基于观测统计特性的检测和识别方法，只选用TCP包的大小、到达时间等对加密不敏感的特征来实现协议的识别。该技术运用k

3、均值聚类算法和矢量量化技术将(包的大小，到达时间)二维数据转换为一维数据，从而可以利用同一类型的模型和技术同时处理大小和时间信息，进一步提高了识别性能。实验结果表明，它能有效地提高协议识别的准确率，并且对于采用加密技术的数据，仍能进行有效的识别。最后，对P2P协议识别技术进行了研究。首先分析了基于深层数据包检测(DPI)的P2P协议识别技术，分析了它的优点与局限性。然后针对其局限性，提出了一种基于流量特征的P2P协议识别算法，它具有可扩展性好、性能高等特点，最后综合运用各种识别技术，设计出了P2P协议识别模型。主题词：协议识别模式串匹配算法HMMP2P流量特征第v页国防科

4、学技术大学研究生院硕士学位论文表目录表2．1常用协议对应端口号⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．7表3．1最大似然识别器识别率(％)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯30表3．2Viterbi识别器识别率(％)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31表3．3基于多个特征的Viterbi识别器识别率(％)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．32国防科学技术大学研究生院硕士学位论文图目录图2．1协议识别系统结构模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。8图2．2搜索步长随模式长度变化关系图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．14图2．3字符串的搜索时间

5、与模式长度关系图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．15图2．4基于协议行为特征的协议识别系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．16图2．5协议行为特征规则集示意图【2刀⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯18图3．1HMM组成示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21图3．2包到达时间的累积分布函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯25图3．3时间的平均自相关函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．26图3．4包到达时间对数的平均自相关函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．26图3．5包大小的平均自相关函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯26图3．6用训练数据构建HMM的过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．28图3．7每个位置两个“Match”状态的HMM⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．29图3。8HMM参数训练方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．30图4．1网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯36图4．2BT数据传送图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯40图4．3本机具有client身份，连接的主机具有sever身份⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45图4．4本机具有sevrer身份，连接主机具有cliem身份⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45图4．5两

7、端的主机同时具有client．sever双重身份⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯46图4．6HostC将自己的信息告诉Supemode⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。47图4．7Supernode将HostC的信息告诉其它主机⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。47图4．8它主机连接HostC的监听端口⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯47图4．9识别P2P协议流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯48图4．10络协议识别模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5l独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指