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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

802 篇 专利
11 篇 期刊文献
3 篇 学位论文

馆藏范围

816 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

10 篇 工学
- 6 篇 计算机科学与技术...
- 4 篇 软件工程
- 2 篇 网络空间安全
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 信息与通信工程
- 1 篇 交通运输工程
3 篇 管理学
- 2 篇 管理科学与工程(可...
- 1 篇 公共管理
2 篇 医学
- 1 篇 临床医学
- 1 篇 公共卫生与预防医...
1 篇 教育学
- 1 篇 教育学

主题

14 篇 协议格式
2 篇 协议逆向
1 篇 数据传输安全
1 篇 软件构架模式
1 篇 编码
1 篇 ssl/tls
1 篇 协议偏离
1 篇 安全加固
1 篇 污点分析
1 篇 逻辑信道
1 篇 全球定位系统
1 篇 状态标注
1 篇 遗传性皮肤病
1 篇 管理者
1 篇 应用程序
1 篇 通用协议转换
1 篇 软件
1 篇 即时通
1 篇 网关设备
1 篇 熵估计

机构

28 篇 华为技术有限公司
26 篇 中兴通讯股份有限...
11 篇 电子科技大学
11 篇 腾讯科技有限公司
8 篇 上海宽岱电讯科技...
8 篇 中国电子科技集团...
7 篇 国家电网公司
7 篇 北京天融信软件有...
7 篇 北京大学
7 篇 北京天融信科技有...
7 篇 京信通信系统有限...
7 篇 北京天融信网络安...
6 篇 北京邮电大学
6 篇 哈尔滨工业大学
6 篇 北京航空航天大学
6 篇 上海自动化仪表股...
5 篇 国家电网有限公司
5 篇 中国人民解放军国...
5 篇 广州云湾信息技术...
5 篇 南瑞集团有限公司

作者

9 篇 吴礼发
6 篇 张波
6 篇 洪征
6 篇 郭海涛
5 篇 王佳佳
5 篇 田益凡
5 篇 王群
5 篇 王章权
5 篇 张超
5 篇 雷巧萍
5 篇 苏子漪
5 篇 叶时平
4 篇 赖海光
4 篇 张纪岗
4 篇 张晓东
4 篇 黄康宇
4 篇 王占丰
4 篇 曾雯
4 篇 李刚
4 篇 孙利民

语言

816 篇 中文

检索条件"主题词=协议格式"

共 816 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于网络流量分析的未知二进制协议格式推断技术研究

基于网络流量分析的未知二进制协议格式推断技术研究

引用

作者：史佳欣哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

互联网技术的迅速发展使得越来越多的网络应用采用高度定制的协议实现网络通信,使得互联网中的私有协议日益增多,特别是攻击者会构造一些私有协议以规避监测,从而对计算机网络安全带来威胁。对于网络中的二进制协议,当前对二进制协议的... 详细信息

互联网技术的迅速发展使得越来越多的网络应用采用高度定制的协议实现网络通信,使得互联网中的私有协议日益增多,特别是攻击者会构造一些私有协议以规避监测,从而对计算机网络安全带来威胁。对于网络中的二进制协议,当前对二进制协议的逆向分析技术中大多以通信程序为对象进行研究,事实上,通信程序一般情况下不对外公开,使得此类方法的实现较为困难。为解决此类问题,本文以网络流量为研究对象,通过分析并提取报文特征,实现协议格式的推断。首先,本文提出了一种基于极大频繁序列的无监督二进制协议聚类方法,该方法包含极大频繁序列挖掘、模糊隶属度向量构建和模糊隶属度向量聚类三部分。在极大频繁序列挖掘中,本文对BIDE算法改进,提出max BIDE算法,在实现极大频繁序列挖掘的同时,降低了内存开销;随后,本文以模糊集合论为基础,提出模糊隶属度函数,将长度不同的协议报文转为维度相同的向量;最后,以构建的向量之间的聚类作为聚类的依据,实现未知二进制协议的区分。本文以ICMP、DHCP、Modbus/TCP和SMB协议为数据集,分别在协议报文条数分布均衡和分布不均衡的情况下测试,最终取得较为理想的聚类结果。其次,在协议字段边界确定问题中,本文首先利用滑动窗口分别截取已知二进制协议和未知二进制协议报文,形成二进制序列集;通过引入领域对抗迁移学习方法,构建LSTM-DANN模型,将之分为特征提取、边界预测和领域分类三个模块,并引入梯度反转层,使边界预测和领域分类模块之间形成对抗,以降低两个领域之间二进制序列的差异,从而提升字段边界确定的准确度。相较于传统的深度学习模型和基于统计学分析的字段边界确定方法,本文提出的模型在上述四种协议上均表现出更优的性能。最后,为分析协议字段语义,本文提出一种启发式的半监督字段语义分析方法,以当前公开的协议规范为基础,总结六种字段类别,对部分协议报文的字段进行语义标注,形成带标签的小样本训练集;随后本文提出Dual-MLSTMFCN模型,使用构建的训练集训练模型,并在剩余未标注的样本上进行测试,最终在四种协议上取得较为理想的语义分析结果。

关键词：二进制协议协议逆向协议格式聚类深度学习

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一种智能化PLC协议格式推断方法、模糊测试方法及装置

一种智能化PLC协议格式推断方法、模糊测试方法及装置

引用

作者：王文海侯黎阳张旭鸿武岳谢承辰 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种基于协议格式推断的智能化PLC模糊测试方法、模糊测试方法及装置，包括S1：通过上位机软件与PLC交互获取通信协议；S2：选取通信协议，进行单字节的确定性变异后发送给PLC；S3：接收PLC返回的响应协议，按字节顺序保存... 详细信息

标准号: CN116841243B

本发明公开了一种基于协议格式推断的智能化PLC模糊测试方法、模糊测试方法及装置，包括S1：通过上位机软件与PLC交互获取通信协议；S2：选取通信协议，进行单字节的确定性变异后发送给PLC；S3：接收PLC返回的响应协议，按字节顺序保存为协议树；S4：将确定性变异的字节与之后的字节逐个累加在一起再次进行确定性变异，并将测试用例发送给PLC；S5：接收PLC返回的协议，并逐个加入所述协议树中，如果响应协议是独特的，则认为响应协议有价值；S6：如果累加一定数量的字节仍然没有出现有价值的响应，则反方向重复S2到S5。模糊测试方法包括将S1到S6得到的协议格式，用于生成测试用例并进行模糊测试。本申请的方法降低了对协议格式的依赖，并提高了测试效率。

关键词：模糊测试协议格式确定性响应累加协议树上位机软件测试效率获取通信生成测试通信协议字节顺序返回反方向智能化推断测试保存重复申请

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一种协议格式的处理方法及系统

一种协议格式的处理方法及系统

引用

作者：苗起源左彭涛刘婧赵庆伟 100070 北京市丰台区中核路3号院3号楼11层1119室

本发明实施例提供了一种协议格式的处理方法及系统，该方法包括：获取采集设备的数据文件；将所述数据文件的当前特征与特征库中的历史特征进行比较，所述特征库为历史数据文件对应的协议格式以及与其相对应的历史特征的集合；根据比较... 详细信息

标准号: CN114374745B

本发明实施例提供了一种协议格式的处理方法及系统，该方法包括：获取采集设备的数据文件；将所述数据文件的当前特征与特征库中的历史特征进行比较，所述特征库为历史数据文件对应的协议格式以及与其相对应的历史特征的集合；根据比较结果，确定所述采集设备的协议格式。降低了终端用户与设备方沟通成本，对历史遗留的未知协议文件进行解析利用，解决了对于采集设备版本更迭造成配套协议无法一一对应从而导致数据资源浪费的问题，通过合理的协议格式的处理方法，实现了对协议格式的计算并且动态更新特征库，优化了系统性能。

关键词：协议格式采集设备特征库历史特征数据文件历史数据文件动态更新配套协议数据资源系统性能协议文件终端用户解析集合遗留优化

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协议格式控制方法、装置、控制器、服务器及存储介质

协议格式控制方法、装置、控制器、服务器及存储介质

引用

作者：汤旭温卓然 100085 北京市海淀区上地东路1号院3号楼四层

本公开实施例公开了一种协议格式控制方法、装置、协议格式控制器、服务器及存储介质，其中所述协议格式控制方法包括：接收服务器发送的服务信息和过滤规则信息；保存所述服务信息以及所述过滤规则信息或含有所述过滤规则信息的信息；... 详细信息

标准号: CN115065726A

本公开实施例公开了一种协议格式控制方法、装置、协议格式控制器、服务器及存储介质，其中所述协议格式控制方法包括：接收服务器发送的服务信息和过滤规则信息；保存所述服务信息以及所述过滤规则信息或含有所述过滤规则信息的信息；向所述服务器返回确认信息。

关键词：过滤规则信息协议格式服务信息服务器接收服务器存储介质确认信息控制器发送保存返回

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一种智能化PLC协议格式推断方法、模糊测试方法及装置

一种智能化PLC协议格式推断方法、模糊测试方法及装置

引用

作者：王文海侯黎阳张旭鸿武岳谢承辰 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

标准号: CN116841243A

关键词：模糊测试协议格式确定性响应累加协议树上位机软件测试效率获取通信生成测试通信协议字节顺序返回反方向智能化推断测试保存重复申请

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一种基于关系推理的协议格式自动化推断方法及系统

一种基于关系推理的协议格式自动化推断方法及系统

引用

作者：王一鹏唐通赖英旭刘静 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明公开了一种基于关系推理的协议格式自动化推断方法及系统。该方法包括三个阶段，分别为粗粒度结构生成阶段、关系学习阶段和细粒度结构生成阶段：粗粒度结构生成阶段包括：对原始网络流量进行预处理；对预处理后的有效负载集合生... 详细信息

标准号: CN113852605B

本发明公开了一种基于关系推理的协议格式自动化推断方法及系统。该方法包括三个阶段，分别为粗粒度结构生成阶段、关系学习阶段和细粒度结构生成阶段：粗粒度结构生成阶段包括：对原始网络流量进行预处理；对预处理后的有效负载集合生成频率字典；根据频率字典产生粗粒度结构；关系学习阶段包括：对有效负载的特征进行提取；对负载粗粒度结构产生对应的问题集和答案集；利用问题和答案推理有效负载特征中各n‑gram间逻辑关系，构建字段关系模型；细粒度结构生成阶段包括：根据关系学习阶段得到的字段关系模型，将其映射到粗粒度结构中；根据映射关系推断出负载的格式。本发明在TCP/UDP负载中从变长字段间提取精确的协议格式，提取方法效率高、鲁棒性强。

关键词：粗粒度结构生成关系学习有效负载预处理协议格式字段关系细粒度推理推断字典答案变长字段集合生成结构产生逻辑关系映射关系原始网络鲁棒性映射构建自动化

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协议格式分割方法、设备及存储介质

协议格式分割方法、设备及存储介质

引用

作者：朱红松赵森王进法于楠李志孙利民 100093 北京市海淀区闵庄路甲89号

本发明提供一种协议格式分割方法、设备及存储介质，包括：获取协议流量的待分割流量图片；将待分割流量图片输入至字段分割模型，以利用字段分割模型对待分割流量图片进行分割位置预测，输出字段分割位置；将字段分割位置对应的各协议... 详细信息

标准号: CN115550460A

本发明提供一种协议格式分割方法、设备及存储介质，包括：获取协议流量的待分割流量图片；将待分割流量图片输入至字段分割模型，以利用字段分割模型对待分割流量图片进行分割位置预测，输出字段分割位置；将字段分割位置对应的各协议分割比特序列输入至字段判定孪生模型，以利用字段判定孪生模型对各协议分割比特序列进行类别判定，输出协议格式分割结果。本发明通过采用字段分割模型对待分割流量图片进行一级分割，得到字段分割位置，通过字段判定孪生模型对字段分割位置左右的协议分割比特序列进行二级判定，以进一步判定分割位置是否预测准确的技术手段，解决了协议格式分割精度低的技术问题，从而提高了协议格式分割的精确度。

关键词：字段分割分割位置协议格式判定比特序列分割模型输出存储介质分割结果技术手段类别判定图片输入段分割预测图片

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数据包的协议格式识别方法、装置、存储介质以及终端

数据包的协议格式识别方法、装置、存储介质以及终端

引用

作者：李进 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)

本申请实施例公开了一种数据包的协议格式识别方法、装置、存储介质以及终端。所述方法包括：抓取采用目标协议的应用的数据包，确定数据包中的端口配置信息和应用特征信息，以及确定数据包中的协议头部信息、用户信息及各字节数据的数... 详细信息

标准号: CN114793249A

本申请实施例公开了一种数据包的协议格式识别方法、装置、存储介质以及终端。所述方法包括：抓取采用目标协议的应用的数据包，确定数据包中的端口配置信息和应用特征信息，以及确定数据包中的协议头部信息、用户信息及各字节数据的数据类型，并基于上述各种信息和数据类型，确定数据包的协议格式。通过本申请的方法，只需要对使用了目标协议的数据包进行识别，就能得到协议格式，使得协议格式的识别过程更为简单、更易实现、应用范围也更广。

关键词：数据包协议格式目标协议数据类型端口配置信息应用特征信息抓取存储介质协议头部用户信息字节数据申请应用终端

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一种协议格式的处理方法及系统

一种协议格式的处理方法及系统

引用

作者：苗起源左彭涛刘婧赵庆伟 100070 北京市丰台区中核路3号院3号楼11层1119室

标准号: CN114374745A

关键词：协议格式采集设备特征库历史特征数据文件历史数据文件动态更新配套协议数据资源系统性能协议文件终端用户解析集合遗留优化

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一种基于增量学习的快速工控协议格式逆向推断方法

一种基于增量学习的快速工控协议格式逆向推断方法

引用

作者：张晓明何跃鹰刘中金方喆君孙中豪张嘉玮李建强王占丰胡超田益凡罗冰 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号

本发明公开了一种基于增量学习的快速工控协议格式逆向推断方法，能快速推断协议的格式和语法，通过增量式的序列比对方法极大地减少协议逆向分析过程中的计算复杂度，从而能在较短时间内推断出协议的格式和语法，并能保持较高的分析准... 详细信息

标准号: CN108600195B

本发明公开了一种基于增量学习的快速工控协议格式逆向推断方法，能快速推断协议的格式和语法，通过增量式的序列比对方法极大地减少协议逆向分析过程中的计算复杂度，从而能在较短时间内推断出协议的格式和语法，并能保持较高的分析准确度，IPRI方法在对协议进行逆向分析时采用了目前国际上较为认可和流行的Needleman‑Wunsch序列比对算法，该算法通过相似度计分、最优回溯等步骤能较为准确地推断协议的格式和语法，保证了分析结果的准确性。

关键词：推断语法序列比对算法计算复杂度准确度分析过程协议格式序列比对增量学习相似度增量式工控回溯算法分析认可保证

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