Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nghiên cứu về hệ thống phân cụm cho các khung dữ liệu nhị phân của mạng cảm biến không dây
Tóm tắt
Khi sự phát triển của mạng trở nên phức tạp hơn, việc phân tích ngược giao thức đã thu hút ngày càng nhiều sự chú ý và được áp dụng rộng rãi trong phát hiện xâm nhập, phát hiện lỗ hổng và các biện pháp phản điện tử. Để tách biệt các khung dữ liệu nhị phân thu được dưới môi trường mạng không dây phức tạp nhằm cung cấp điều kiện cần thiết cho việc phân tích giao thức ngược, một hệ thống phân cụm dành cho các bộ giao thức phức tạp đã được triển khai. Đầu tiên, thuật toán AC đã được sử dụng để khai thác các đặc điểm chuỗi thường xuyên trong các khung dữ liệu nhị phân. Sau đó, thuật toán Apriori đã được áp dụng một cách sáng tạo để phân tích mối quan hệ liên kết giữa các đặc điểm này. Ngoài ra, kết hợp với các đặc điểm của các khung nhị phân, các kết quả đã được tiến hành thông qua quy trình tỉa cây bốn bước. Cuối cùng, những đặc điểm đã chọn được áp dụng để phân cụm bằng thuật toán K-means cải tiến. Kết quả cho thấy: hiệu ứng phân cụm của hệ thống đối với các khung dữ liệu giao thức nhị phân là thuận lợi. Trong khi đó, đối với các bộ giao thức đa lớp có trường TYPE, hệ thống có khả năng phân biệt các mối quan hệ phân cấp giữa nhiều giao thức.
Từ khóa
#giao thức ngược #phân tích ngược #khung dữ liệu nhị phân #phân cụm #thuật toán AC #thuật toán Apriori #mạng cảm biến không dâyTài liệu tham khảo
Beddoe, M.: Protocol information project [EB/OL]. http://www.4tphi.net/awalters/PI/pi.pdf (2012)
Caballero, J., Poosankam, P., Kreibich, C., et al.: Dispatcher: enabling active botnet infiltration using automatic protocol reverse engineering. In: Proceedings of ACM Conference on Computer and Communications Security, pp. 621–634. ACM, New York (2009)
Comparetti, P.M., Wondracek, G., Kruegel, C., et al.: Prospex: protocol specification extraction. In: Proceedings of the 30th IEEE Symposium on Security and Privacy, pp. 110–125 (2009)
Crampton, J., Khambhammettu, H.: Delegation in role-based access control. Int. J. Inf. Secur. 7(2), 123–136 (2008)
Cui, W.D., Kannan, J., Wang, H.J.: Discoverer: automatic protocol reverse engineering from network traces. In: Proceedings of the 16th USENIX Security Symposium, pp. 199–212 (2007)
Cui, W.D., Paxson, V., Weaver, N.C., et al.: Protocol independent adaptive replay of application dialog. In: Proceedings of the 13th Annual Network and Distributed System Security Symposium (2006)
Dreger, H., Feldmann, A., Mai, M., et al.: Dynamic application layer protocol analysis for network intrusion detection. In: Proceedings of USENIX Security Symposium, pp. 257–272 (2006)
Jack, H.: Lutz. The frequent paucity of trivial strings. Inf. Process. Lett. 114(11), 643–645 (2014)
Li, W.M., Zhang, A.F., Liu, J.C., et al.: An automatic network protocol fuzz testing and vulnerability discovering method. Chin. J. Comput. 34(2), 242–255 (2011)
Lu, G., Jin, H.Y.: Covariance-based barrage jammer nulling filter for surveillance radar. IEICE Trans. Commun. E97B(2), 512–518 (2014)
Manzano, M., Urueña, M., Sužnjević, M., Calle, E., Hernández, J.A., Matijasevic, M.: Dissecting the protocol and network traffic of the OnLive cloud gaming platform. Multimed. Syst. 20(5), 451–470 (2014)
Song, J., Zhang, C.R., Zhang, N., et al.: Network traffic identification based on data finger-print. Appl. Res. Comput. 29(12), 4604–4606 (2012)
Song, J.S., Cadar, C., Pietzuch, P.: SYMBEXNET: testing network protocol implementations with symbolic execution and rule-based specifications. IEEE Trans. Softw. Eng. 40(7), 695–709 (2014)
Sodeyama, K., Ishibashi, K., Kohno, R.: An analysis of interference mitigation capability of low duty-cycle UWB communications in the presence of wideband OFDM system. Wirel. Pers. Commun. 54(1), 39–52 (2010)
Wainer, J., Kumar, A.: A fine-grained, controllable user-to-user delegation method in RBAC. In: Proceedings of the 10th ACM Symposium on Access Control Models and Technologies, pp. 59–66. ACM, New York (2005)
Zhao, Q.S., Sun, Y.Y., Sun, B.: RPRDM: a repeated- and- part-role-based delegation model. J. Comput. Res. Develop. 40(2), 221–227 (2003)
Hansen, M.T., Kusy, B., Jurdak, R., Langendoen, K.: AutoSync: automatic duty-cycle control for synchronous low-power listening. In: 2012 9th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks (SECON), pp. 139–147 (2012)
Polastre, J., Hill, J., Culler, D.: Versatile low power media access for wireless sensor networks. In: Proceedings of the 2nd International Conference on Embedded Networked Sensor Systems, pp. 95–107 (2004)
El-Hoiydi, A., Decotignie, J.-D.: WiseMAC: an ultra low power MAC protocol for the downlink of infrastructure wireless sensor networks. In: ISCC 2004, Proceedings of the Ninth International Symposium on Computers and Communications, 2004, pp. 244–251 (2004)
Buettner, M., Yee, G,V., Anderson, E., Han, R.: X-MAC: a short preamble MAC protocol for duty-cycled wireless sensor networks, pp. 307–320 (2006)
Talay, A.C., Altilar, D.T.: Self adaptive routing for dynamic spectrum access incognitive radio networks. J. Netw. Comput. Appl. 36, 1140–1151 (2013)
Yau, A.K.L., Ramli, N., Hashim, W., Mohamad, H.: Clustering algorithms for cognitive radio networks: a survey. J. Netw. Comput. Appl. 45, 79–95 (2014)
Han, J.A., Jeon, W.S., Jeong, D.G.: Energy-efficient channel management scheme for cognitive radio sensor networks. IEEE Trans. Veh. Technol. 60, 1905–1910 (2011)
G. Smaragdakis, I. Matta, A. Bestavros, SEP: a stable election protocol for clustered heterogeneous wireless sensor networks, supported in part by NSF grants ITR ANI-0205294, EIA-0202067, ANI-0095988, and ANI-9986397, 2004, pp. 1–11
Kumar, D., Aseri, T.C., Patel, R.B.: Multi-hop communication routing (MCR) protocol for heterogeneous wireless sensor networks. Int. J. Inf. Technol. Commun. Converg. 1(2), 130–145 (2011)
Mehmood, A., Khan, S., Shams, B., Lloret, J.: Energy-efficient multi-level and distance-aware clustering mechanism for WSNs. Int. J. Commun. Syst. (2013). doi:10.1002/dac.2720.Wiley
Xu, Z., et al.: Crowdsourcing based social media data analysis of urban emergency events. Multimed. Tools Appl. (2015). doi:10.1007/s11042-015-2731-1
Xu, Z., et al.: Semantic enhanced cloud environment for surveillance data management using video structural description. Computing 98(1–2), 35–54 (2016)
Xu, Z., et al.: Mining temporal explicit and implicit semantic relations between entities using web search engines. Future Gener. Comput. Syst. 37, 468–477 (2014)
Luo, X., Xu, Z., Yu, J., Chen, X.: Building association link network for semantic link on web resources. IEEE Trans. Autom. Sci. Eng. 8(3), 482–494 (2011)
Hu, C., Xu, Z., et al.: Semantic link network based model for organizing multimedia big data. IEEE Trans. Emerg. Top. Comput. 2(3), 376–387 (2014)
Xu, Z., et al.: Crowdsourcing based description of urban emergency events using social media big data. IEEE Trans. Cloud Comput. (2016). doi:10.1109/TCC.2016.2517638