国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:连晓伟, 马垚, 陈永乐, 张壮壮, 王建华
单位:太原理工大学 信息与计算机学院, 太原 030024
关键词:载荷特征,统计特征,确定性有限自动机,支持向量机,Shodan流量
基金:山西省自然科学基金(201701D111002,201601D021074)。
针对Shodan扫描流量对工业控制系统产生的不安全问题,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32 522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99.38%。
来源:2021年第1期
《计算机工程》期刊编辑部