基于自动机的TCP流识别算法
利用神经网络进行网络流量识别——特征提取的方法是（1）直接原始报文提取前24字节，24个报。。。
利⽤神经⽹络进⾏⽹络流量识别——特征提取的⽅法是（1）直接原始报⽂提取前24字节，24个报。
国外的⽂献汇总：《Network Traffic Classification via Neural Networks》使⽤的是全连接⽹络，传统机器学习特征⼯程的技术。
top10特征如下：List of AttributesPort number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum number of bytes in IP packets server→client Maximum number of bytes in Ethernet package server→client Maximum segment sizeserver→client Mean segment size server→client Median number of control bytes in each packet bidirectional Number of bytes sent in initial window client→server Minimum segment size server→clientTable 7: Top 10 attributes as determined by connection weights《Deep Learning for Encrypted Traffic Classification: An Overview》2018年⽂章，⾥⾯提到流量分类技术的发展历程：案例：流量识别流量识别任务（Skype, WeChat, BT等类别）1. 最简单的⽅法是使⽤端⼝号。
但是，它的准确性⼀直在下降，因为较新的应⽤程序要么使⽤众所周知的端⼝号来掩盖其流量，要么不使⽤标准的注册端⼝号。
TCP校验和计算原理与实现
TCP校验和计算原理与实现TCP校验和是一种错误检测机制，用于确保在数据传输过程中没有发生错误或损坏。
在计算机网络中，传输控制协议（TCP）使用校验和来检测数据包是否在传输过程中被损坏。
本文将介绍TCP校验和的计算原理和实现方法。
1.TCP校验和的计算原理：-数据被分成多个16位字（有时也会有余数）-这些字被横向相加，将进位放回结果中-最终结果是所有字和进位的按位求反校验和的计算过程可以用以下公式表示：Checksum = ~(Sum + Carry)其中，Sum表示所有字的和，Carry表示进位。
2.TCP校验和的实现方法：-发送方计算校验和：在发送方，数据被分成多个16位字。
对于每个字，将其和已经计算的校验和相加，并将进位放回结果中。
最终结果就是校验和。
发送方将这个校验和附加到数据包头部的校验和字段中，并将数据包发送给接收方。
-接收方验证校验和：在接收方，接收到的数据包被分成多个16位字。
计算这些字的和以及进位。
然后将和、进位和接收到的校验和一起进行计算。
如果最终结果为全1，说明数据包没有被损坏。
如果结果不是全1，说明数据包存在错误或损坏。
3.TCP校验和的优点：-检测数据损坏：TCP校验和可以可靠地检测数据在传输过程中的错误或损坏，包括位错误、字节错误和数据包损坏等。
-快速计算：TCP校验和的计算方法相对简单，可以在硬件或软件中高效实现。
-轻量级的错误检测：TCP校验和不需要进行数据重传，仅仅是检查数据是否被损坏，因此它能够快速发现错误并减少错误的传播。
-跨平台兼容性：TCP校验和是一种通用的校验和算法，可以在不同的操作系统和硬件平台上进行实现和运行。
总结：TCP校验和是一种用于检测数据传输过程中错误或损坏的机制。
它基于二进制反码求和方法，将数据分成多个16位字，并通过横向相加和进位操作进行校验和的计算。
TCP校验和的计算过程简单高效，能够在硬件和软件中实现。
它能够可靠地检测数据的损坏，并能够在跨平台环境中使用。
tcp四点法标定
tcp四点法标定TCP四点法标定（Four-point TCP calibration）是一种用于估计TCP拥塞控制算法参数的方法，通过测量网络延迟和吞吐量来计算TCP窗口增长和重传的速率。
这种方法是在真实网络中进行的，与仿真方法不同，可以更准确地反映网络的实际状况。
下面将介绍TCP四点法标定的步骤和一些相关参考内容。
TCP四点法标定的步骤如下：第一步，首先需要选择合适的网络工具，例如iperf、Nettest 等，来进行TCP连接的测量。
这些工具可以提供网络延迟和吞吐量的测量。
第二步，选取合适的测量点，通常选择四个不同的点来测量。
这些点应该代表了网络中不同的拓扑结构和链路特性。
可以选择不同的ISP、不同的地理位置等来确保测量的全面性。
第三步，进行TCP连接的测量。
通过测量连接的网络延迟和吞吐量来推断TCP的参数。
具体的测量方法有很多种，例如通过发送不同大小的数据包来测量吞吐量，通过测量数据包的往返时间来测量延迟等。
第四步，根据测量结果计算TCP参数。
根据TCP拥塞控制算法的原理，可以计算得到窗口的增长速率和重传的速率。
通过将测量得到的网络延迟和吞吐量与TCP参数的关系建立模型，可以通过解析模型来得到TCP参数。
参考内容：1. David D. Clark和Van Jacobson的“Congestion Control Principles”. 这是一篇经典的文章，介绍了TCP拥塞控制算法的原理和基本概念。
可以通过阅读这篇文章来了解TCP四点法标定的理论基础。
2. Richard S. M.库摩夫和David E. Cottrell的“Understanding TCP/IP: A clear and comprehensive guide”. 这本书详细介绍了TCP/IP协议族的各个方面，包括TCP的拥塞控制算法。
可以通过这本书来学习TCP四点法标定的具体步骤和方法。
3. TCP四点法标定的相关论文。
入侵检测系统的测试与评估
随着入侵检测系统的广泛应用，对入侵检测系统进行测试和评估的要求也越来越迫切。
开发者希望通过测试和评估发现产品中的不足，用户希望测试和评估来帮助自己选择合适的入侵检测产品。
本文根据目前的相关研究，介绍了入侵检测系统测试评估的标准、指标，方法步骤、数据来源、环境配置、测试评估的现状以及其中存在的一些问题。
1 引言随着人们安全意识的逐步提高，入侵检测系统（IDS）的应用范围也越来越广，各种各样的IDS也越来越多。
那么IDS能发现入侵行为吗？IDS是否达到了开发者的设计目标？什么样的IDS才是用户需要的性能优良的IDS呢？要回答这些问题，都要对IDS进行测试和评估。
和其他产品一样，当IDS发展和应用到一定程度以后，对IDS进行测试和评估的要求也就提上日程表。
各方都希望有方便的工具，合理的方法对IDS进行科学。
公正并且可信地测试和评估。
对于IDS的研制和开发者来说，对各种IDS进行经常性的评估，可以及时了解技术发展的现状和系统存在的不足，从而将讲究重点放在那些关键的技术问题上，减少系统的不足，提高系统的性能；而对于IDS的使用者来说，由于他们对IDS依赖程度越来越大，所以也希望通过评估来选择适合自己需要的产品，避免各IDS产品宣传的误导。
IDS的用户对测试评估的要求尤为迫切，因为大多数用户对IDS本身了解得可能并不是很深入，他们希望有专家的评测结果作为自己选择IDS的依据。
总地来说，对IDS进行测试和评估，具有以下作用：·有助于更好地刻划IDS的特征。
通过测试评估，可更好地认识理解IDS的处理方法、所需资源及环境；建立比较IDS的基准；领会各检测方法之间的关系。
·对IDS的各项性能进行评估，确定IDS的性能级别及其对运行环境的影响。
·利用测试和评估结果，可做出一些预测，推断IDS发展的趋势，估计风险，制定可实现的IDS质量目标（比如，可靠性、可用性、速度、精确度）、花费以及开发进度。
tcp校验和计算校验和例子
tcp校验和计算校验和例子
以下是 6 条关于 TCP 校验和计算校验和的例子：
1. 你知道吗，TCP 校验和就像是一个细心的卫士！比如说在网络通信中，就像寄快递一样，要确保包裹里的东西没有损坏，TCP 校验和会认真检查每一个数据位呢！比如我们发送一个文件，它能及时发现有没有错误，厉害吧？
2. 哎呀呀，TCP 校验和计算那可太关键啦！就好比是一场比赛中的裁判，
严格把关着数据的正确性呀！就像手机传输照片的时候，TCP 校验和能精确地判断照片有没有出错呢，这可太重要了，不是吗？
3. TCP 校验和计算呀，这简直就是数据世界的保护神呢！好比在一个大迷
宫中为数据指引正确的路。
比如说下载一部电影时，要是没有 TCP 校验和
认真工作，那可能看到的就是乱七八糟的画面啦，想想都可怕呀！
4. 哇塞，TCP 校验和计算真的超神奇的！可以把它想象成是一个超级侦探，不放过任何一个数据错误的蛛丝马迹哟！好比网络购物时，它能确保你收到的商品信息是准确无误的，要是没有它可怎么行呢，你说对不对？
5. 嘿嘿，TCP 校验和计算可是网络通信的重要一环呢！就像一个忠实的伙伴，一直默默守护着数据安全。
比如视频通话中，如果没有 TCP 校验和，
那画面可能就变得模糊不清了，多糟糕呀！
6. 哇哦，TCP 校验和计算的作用可太大啦！简直像是给数据加上了一层坚固的铠甲！就像是在玩游戏时，TCP 校验和确保你的游戏数据准确无误地传输，要是错了那游戏还怎么玩下去，这多关键啊！
结论：TCP 校验和计算在网络通信中至关重要，是保障数据准确性和完整性不可或缺的环节。
机器人tcp自动校准算法__概述说明以及解释
机器人tcp自动校准算法概述说明以及解释1. 引言1.1 概述机器人是在现代社会中广泛应用的一种自动化设备，它们可以执行复杂的任务和操作。
机器人的TCP（Tool Center Point）是指机器人末端执行器或工具所在的点，它对于机器人的精确控制和准确性至关重要。
然而，在实际应用中，由于多种因素的影响，如装配误差、姿态变化等，导致了机器人TCP位置不够精确和稳定。
因此，为了获得更高的运动精度和重复定位精度，需要进行机器人TCP的自动校准。
本文将介绍一种机器人TCP自动校准算法及其原理与方法，并通过实验设计和结果分析来验证该算法的有效性。
1.2 文章结构本文共包括五个部分。
第一部分为引言，在此部分将对文章进行概述说明以及目录展示；第二部分将介绍机器人TCP自动校准算法背景知识，包括TCP及其重要性解释、校准需求说明以及相关研究现状介绍；第三部分将详细介绍机器人TCP自动校准算法原理与方法，包括基本原理说明、算法设计思路解析以及校准方法实施步骤详解；第四部分将进行实验设计与结果分析，包括实验环境介绍和参数设置说明、校准算法实验流程描述及数据收集方法分析以及结果数据展示与讨论分析；最后一部分为结论与展望，对研究工作进行总结回顾、创新点与局限性分析反思，并提出后续研究方向建议及未来发展前景展望。
1.3 目的本文的目的是介绍一种机器人TCP自动校准算法。
通过该算法的应用，期望能够提高机器人的运动精度和重复定位精度，从而满足现代工业生产中对于高精度操作的需求。
通过实验验证，进一步探索该算法在不同环境下的适应性和有效性，并为后续相关研究提供参考和指导。
2. 机器人TCP自动校准算法的背景知识：2.1 机器人TCP和其重要性解释机器人的末端执行器被称为工具中心点（Tool Center Point，简称TCP），它位于机器人手臂的末尾，并用于执行各种任务。
TCP的位置和姿态对于机器人执行任务的准确性至关重要。
机器视觉目标识别方法解析：Blob分析法、模板匹配法、深度学习法
机器视觉目标识别方法解析：Blob分析法、模板匹配法、深度学习法Blob分析法（BlobAnalysis）在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。
Blob分析(BlobAnalysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析(该连通域称为Blob)。
其过程就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。
简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。
举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。
如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的;相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝，那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，经二值化(BinaryThresholding)处理后的图像中色斑可认为是blob。
而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，这个过程，就是Blob分析。
Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可以计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。
在处理过程中不是对单个像素逐一分析，而是对图像的行进行操作。
图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。
这种算法与基于像素的算法相比，大大提高了处理的速度。
针对二维目标图像和高对比度图像，适用于有无检测和缺陷检测这类目标识别应用。
常用于二维目标图像、高对比度图像、存在/缺席检测、数值范围和旋转不变性需求。
显然，纺织品的瑕疵检测，玻璃的瑕疵检测，机械零件表面缺陷检测，可乐瓶缺陷检测，药品胶囊缺陷检测等很多场合都会用到blob分析。
但另一方面，Blob分析并不适用于以下图像：1.低对比度图像; 2.必要的图像特征不能用2个灰度级描述; 3.按照模版检测(图形检测需求)。
总的来说，Blob 分析就是检测图像的斑点，适用于背景单一，前景缺陷不区分类别，识别精度要求不高的场景。
tcp校验和原理
tcp校验和原理
TCP校验和是一种用于检测数据包传输过程中的错误的技术。
它是由发送方计算数据包中所有字节的和，然后将结果添加到数据包的尾部。
接收方可以使用相同的算法来重新计算数据包中的所有字节的和，并将结果与数据包尾部的校验和进行比较，以检查是否存在传输错误。
TCP校验和的原理如下：
1. 发送方将要发送的数据包划分为一个个数据段，并将每个数据段进行计算，得到一个校验和。
2. 发送方将校验和添加到数据段的尾部，并将整个数据段发送给接收方。
3. 接收方在接收数据段之后，将数据段中的所有字节进行重新计算，得到一个新的校验和。
4. 接收方将新的校验和与数据段尾部的校验和进行比较，如果两者相等，则说明数据包没有传输错误。
反之，则说明数据包传输过程中发生了错误。
通过校验和，接收方可以检测到以下错误类型：
1. 位错误：如果数据包中的某一位发生了改变，导致计算得到的校验和与接收到的校验和不一致。
2. 插入错误：如果数据包中的某一位被插入或者删除，导致计算得到的校验和与接收到的校验和不一致。
3. 损坏的数据包：如果数据包中的某一位发生了错误，导致计算得到的校验和与接收到的校验和不一致。
TCP校验和虽然可以提供一定的错误检测能力，但它并不能
完全保证数据的准确性。
因此，在实际应用中，还需要结合其他的错误检测和纠正技术来提高数据传输的可靠性。
移动计算中的网络流量模式识别研究
移动计算中的网络流量模式识别研究一、引言移动计算已经成为人们生活中不可分割的一部分，随着智能手机和移动设备的普及，人们对于移动计算的需求不断增加。
由于移动网络环境的特殊性，网络流量分析和网络流量模式识别已经成为一个前沿的研究方向，其对于移动计算的优化和安全至关重要。
二、移动计算中的网络流量分析1. 网络流量分析的概念网络流量分析是指利用一些网络监测和分析工具，记录和分析网络上的数据包流量，以监测网络的性能和应用的使用情况。
在移动计算领域中，网络流量分析的主要目的是监测网络的质量和性能，以及应用的使用情况，为移动计算的优化提供支持。
2. 网络流量分析的主要方法网络流量分析的主要方法包括深度包检测、流量记录和分析、流量分类和协议识别、流量可视化等。
在移动计算领域中，由于网络环境不稳定和传输速度慢的特点，需要针对网络流量进行细致的分析，以便发现网络问题和优化解决方案。
3. 网络流量分析的应用网络流量分析在移动计算中的应用主要包括：网络性能监测、应用流量分析、安全事件监测等。
网络性能监测主要是利用网络流量分析工具对网络数据包进行实时监测和分析，检测网络延迟、丢包等问题，为网络优化提供数据支持。
应用流量分析主要是针对特定应用程序的流量进行统计和分析，以便发现应用程序的性能问题和优化方案，并为企业或个人用户提供优化建议。
安全事件监测主要是利用网络流量分析工具对网络数据包进行实时监测和分析，识别、分析和预防网络攻击和安全事件。
三、移动计算中的网络流量模式识别1. 网络流量模式识别的概念网络流量模式识别是指通过分析网络流量的统计特征和模式，针对不同的网络应用和应用设备，识别、分类和监测网络流量。
在移动计算领域中，网络流量模式识别的主要目的是提高网络应用的效率和用户体验，同时对于网络攻击和安全事件的防范也具有重要的意义。
2. 网络流量模式识别的主要方法网络流量模式识别的主要方法包括：机器学习、深度学习、统计学、模式识别等。
机器人tcp表示方法
机器人tcp表示方法随着科技的飞速发展，机器人技术在我国得到了广泛的应用和推广。
TCP （Tool Center Point，工具中心点）作为机器人编程和操作中的一个重要概念，其表示方法对于确保机器人操作的精度和效率具有重要意义。
本文将详细介绍机器人TCP的表示方法，以帮助读者更好地理解和应用这一概念。
一、TCP概念简介TCP（Tool Center Point，工具中心点）是指机器人末端执行器（工具）上的一个点，该点在机器人编程和操作过程中作为参考点，用于确定机器人的运动轨迹和位置。
在机器人应用中，TCP的正确设置对于保证作业精度具有至关重要的作用。
二、TCP表示方法1.直角坐标系表示法直角坐标系表示法是最常见的TCP表示方法。
在这种表示法中，TCP的位置通过其在机器人基坐标系中的三个坐标值（X、Y、Z）来描述。
这种表示方法直观、易于理解，适用于大多数机器人编程环境。
2.极坐标系表示法极坐标系表示法通过TCP在机器人基坐标系中的极径（R）和极角（θ）来描述TCP的位置。
这种表示方法在某些特定应用场景中更为方便，如在圆形轨迹加工中。
3.欧拉角表示法欧拉角表示法是通过三个角度（俯仰角、偏航角、翻滚角）来描述TCP在机器人基坐标系中的姿态。
这种表示方法适用于需要精确控制TCP姿态的应用场景，如焊接、装配等。
4.四元数表示法四元数表示法是一种更为先进的TCP姿态描述方法，它通过一个四维向量（一个实数和三个虚数）来描述TCP在空间中的旋转。
四元数表示法在计算过程中具有更好的数值稳定性和计算效率，适用于复杂的机器人运动控制。
5.齐次变换矩阵表示法齐次变换矩阵表示法通过一个4x4的矩阵来描述TCP在机器人基坐标系中的位置和姿态。
这种表示方法将位置和姿态信息整合在一个矩阵中，便于进行矩阵运算和变换，适用于复杂的机器人运动学计算。
三、总结本文介绍了机器人TCP的五种表示方法，包括直角坐标系表示法、极坐标系表示法、欧拉角表示法、四元数表示法和齐次变换矩阵表示法。
P r e d i c t i o n 算 法 使 用
可扩展机器学习——分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction)可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分：- Spark分布式处理- 线性回归(linear Regression)- 梯度下降(Gradient Descent)- 分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction)- 神经科学五、分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction)1、在线广告概述1、典型的大规模机器学习问题在线广告是典型的大规模机器学习问题，主要是因为：在线广告问题很复杂，需要收集大量的数据。
数据量巨大：大量的用户在使用互联网，产生了大量的数据很多的带标签的数据2、在线广告的参与者在在线广告的活动中，主要包括如下的一些参与者：出版人(网站的拥有者)，如NYTime，Google，ESPN。
指的是将广告展示在他们的网站上以获得利润的人。
广告商。
媒介，如Google，Microsoft，Yahoo。
连接网站拥有者与用户。
用户是我的补充，通常再上述的参与者中，出版人和媒介属于同一个。
3、为什么广告商要付钱通常，一个网站上的广告会产生如下的两种的效果：展示：让某些信息触达到目标用户效果：在展示的同时，用户会产生一些行为，如点击，购买等等因此，展示广告的同时为商家带来了利润。
4、在线广告计算的核心问题在线广告是一个多方博弈的过程，参与者包括广告商，平台，受众，关系如下图所示：平台连接着广告商与受众(上图中的蓝色)，因此如何高效地连接广告商与受众称为一个重要的问题，问题可以表述为：预测一个用户对于每一条广告的点击概率，并且选择最大概率的广告。
数学过程可以表述为估计如下的概率：P(click∣predictivefeature)mathbb{P}left ( clickmid predictive; feature right )即在给定预测的特征的条件下预测用户的点击概率。
TCP包状态检测系统的硬件设计与实现
—
论是哪个 网口来的数据包 ， 都要经过 以上 的各个模块 。
３ ２ 关 键 模 块 介 绍 ．
３ ２ １ 匹 配检 测模 块 ．．
Hale Waihona Puke 是反方 向来 的包 。 其包头信息都 具有相关性 ， 果按建立 连 如 接的第 一个 包 ｓｎ包 的 ｈ ｓ０为存 储这 个 连接 信息 的地 ｙ ａｈ 址， 以后如果是反方 向来 的包 就计算 其 ｈｓ １值作 为 ｈ ｓ ａｈ ａｈ 值， 源方 向的包就计 算其 ｈ ｓ０值 作为 ｈ ｓ ａｈ ａｈ值 ， 样就 能 这
武汉 ４０７） ３ ０ ４
（ 汉 市 ７ ２ ３信 箱 武 ４２
摘
要
提 出了一种利用 硬件实现的 ＴＣ Ｐ包状态检测系统模 型， 与传统的状态检测系统 的区别在于 ： ）提 出 ｅｔｂｉ ｅ １ ｓａ ｌｈ ｄ状态时 的数 ｓ
据匹配 ， 以防止包数据 的攻击 ； ）利用哈希算法快速存放 、 找信息的特点实现状 态信息 的存储 和转 换 ；）采用时 间地址 循环超 时管理策 ２ 查 ３
Ｋ ｙ ｏｒ ｓ ＴＣＰ，ｓ ａ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ，ｈ ｒ ｗａ ｅ，ｍ ａ ｃ ｉ ｇ，ｃ ｃｅ ｍａ ａ ｅ ｅ ｔ ｓ ｒ ｔ ｇ ｅ Ｗ ｄ ｔ ｔ ｅ ｅ ｔｏ ａｄ ｒ ｔｈ ｎ ｙ ｌ ｎ ｇ ｍ ｎ ｔ ａ ｅ ｙ Ｃｌｓ ｍ ｂ ＴＰ３ ａ ｓ Ｎｕ ｅｒ ９
握 手 连 接 释 放 过 程 ， ＵＤ 比 Ｐ网 络 连 接 容 易 跟 踪 和 识 别 。本
３ 状 态 检 测 系统 详 细 设 计
３ １ 系 统 模 型 组 成 ．
tcp校验和计算方法
tcp校验和计算方法
1 TCP校验和计算
TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）是Internet的一个基础协议，它的职责是确保从一台计算机到另一台计
算机的数据完整性，尤其是网络传输中发生的传输错误。
TCP校验和计算是这项检查的关键，以确定在计算机和分组之间传输限制是否正常。
TCP校验和计算使用一种叫做校验和算法的技术，用来检查报文的完整性。
校验和是用来表明数据在传输过程中是否有改变的一种数字
校正技术。
此外，它还可以用来标记正确接收的数据，以防发送方重
新传输数据。
TCP校验和计算是一种复杂的技术。
它首先将数据报文分成若干段，以段为单位进行校验，并为每一段计算出一个校验和。
之后，将所有
段的校验和累加之和，比如16位进制累加，最后从累加结果中截取部
分比特作为校验和。
在TCP校验和计算的过程中，还会考虑到一些其他的变量，例如
每个报文的偏移，以及报文头中附加的其他可选信息。
TCP校验和计算的结果将一直在IP头部中传送，以及TCP头部校验和字段中重新发送，以让验证者检查数据有没有改变，从而确保数据能够准确有效地传输
到接收方。
TCP校验和计算并不是简单的比特取数，而是一项实用的计算技术，只有通过精确的计算，才能正确无误地完成TCP报文的传输检查。
因此，为了保证数据的完整性，正确的TCP校验和计算的实施是必不可
少的。
TCP校验和计算原理与实现
TCP校验和计算原理与实现TCP校验和是一种网络协议，用于检查在传输层发生的数据传输过程中，数据是否被篡改或损坏。
它通过对数据包中的每个字节进行求和计算，并将结果添加到数据包中。
在接收方，计算校验和，并将结果与接收到的数据包的校验和进行比较，以确定数据包的完整性。
实现TCP校验和的原理是将数据包中的每个字节相加，并对结果进行溢出处理。
具体的计算步骤如下：1.将数据包的所有字节按16位（两个字节）一组进行分组。
2.将每个分组中的字节相加。
3.将相加的结果相加，直到所有的分组都参与计算，得到最终的结果。
4.将结果取反，得到校验和。
由于字节在计算机中是以8位二进制形式表示的，而校验和是采用16位表示的，因此在计算过程中可能会出现溢出现象。
为了处理溢出问题，需要将溢出的位重新加到校验和的低16位上。
以下是一个简单的TCP校验和计算的实现示例（使用Python语言）：```pythondef calculate_checksum(data):#将数据包的所有字节相加checksum = sum(data)#处理溢出，将溢出的位重新加到低16位上while checksum >> 16:checksum = (checksum & 0xFFFF) + (checksum >> 16)#取反得到校验和checksum = ~checksumreturn checksum#示例数据包data = [0x4500, 0x0054, 0x0000, 0x0000, 0x4006, 0x0000,0xC0A8, 0x0001, 0xC0A8, 0x0002]#计算校验和checksum = calculate_checksum(data)#输出校验和print(hex(checksum))```在上述示例中，我们使用了一个16位的整数来表示每个数据包字节，0x4500表示数据包的第一个字节。
c++ paddleocr 推理方式
C++ PaddleOCR 推理方式概述1. 介绍文章主题：本文将介绍PaddleOCR在C++环境下的推理方式，包括相关的环境配置、模型加载和推理过程，旨在为开发者提供一种在C++环境下高效地进行OCR技术应用的方法。
PaddleOCR简介2. PaddleOCR简介：PaddleOCR是飞桨（PaddlePaddle）开源的一款端到端的OCR（Optical Character Recognition）文字识别工具。
它基于PaddlePaddle深度学习框架，提供了丰富的预训练模型和高效的推理引擎，具有较高的准确率和鲁棒性。
C++环境配置3. C++环境配置：在C++环境下使用PaddleOCR，首先需要配置好PaddlePaddle的预测库，包括Paddle预训练模型、C++预测库等。
开发者可以按照PaddlePaddle冠方文档进行相应的配置和安装，保证PaddleOCR在C++环境下能够正常运行。
模型加载4. 模型加载：一旦环境配置完成，接下来就是加载PaddleOCR的预训练模型。
PaddleOCR提供了多种预训练模型，覆盖了文本检测、文本识别、关键点检测等多个领域。
在C++环境下，开发者可以通过PaddlePaddle的C++预测库加载所需的预训练模型，准备进行OCR 任务的推理。
推理过程5. 推理过程：一旦模型加载完成，就可以进行OCR任务的推理了。
在C++环境下，开发者可以通过PaddlePaddle的C++预测库调用相应的推理接口，将需要进行文字识别的图片输入到模型中，获取相应的识别结果。
推理过程中，PaddleOCR利用了PaddlePaddle框架的高性能计算能力，能够快速而准确地完成文字识别任务。
性能优化6. 性能优化：在实际应用中，开发者可以根据具体的场景对PaddleOCR在C++环境下的推理方式进行性能优化。
可以利用多线程、异步推理等技术，提高OCR任务的并发处理能力，进而提升整体的推理速度和效率。
基于特征提取的网络异常数据流检测方法
收稿日期 ：2023-06-13 作者简介 ：覃岩岩（1989—），女，壮族，广西南宁人，本科，工程师，研究方向 ：网络安全。
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第 42 卷
数字技术与应用
断网络数据流是否为异常。
互信息，而忽略特征的冗余问题。α 取值接近 1 的值时，
2 基于特征提取的网络数据流异常检测模型设计
低数据的维度，同时也降低了分类的复杂度。可以观察 异常数据流检测方法的检测性能优于 KNN 和 SVM 四分
出采用提出的算法在 R2L&U2R 和 Probe 的检测率比使 类算法。
用全部特征的检测率优异，可以提高网络数据流异常的 检测率。但是各个类别的误报率仍旧很高。两种特征的 评估准则融合方法中，虽然在网络流量异常检测数据中
过程中过拟合的情况，也提升了模型的泛化能力。
依次设置选择特征个数多次运行实验程序，从 1 到 41，
网络数据流异常检测的难点在于如何解决海量数据 每次增加 1，将选择了一定特征的数据，用于 SVM 分类
检测的花费时间长及检测的误报率高的问题，庞大数量 器中，通过 SVM 分类器的准确性判断最优特征数量，并
即特征提取过程中为冗余特征分配了更大的权重。以往
特征提取来源于机器学习、模式识别中的一个非常 的研究中，建议 α 值取值在 [0.3，1] 的范围内，本次实
重要的技术点。特征提取的目的就是利用对原矢量的映射 验中采用的值为 α=0.5。MPBFS 算法另一个参数是所要选
和变换，从原特征集合中构造出一个无冗余的新的特征集 择的最优特征子集中的特征个数。将上一节实验生成的高
数据的异常检测，得出检测结果。
验结果如表 1 所示。通过表 1 可以看出该模型有效提高
本文要解决的首要问题是降低网络异常检测中对正常 了对于 R2L&U2R 类型的网络流量的检测率和精确率。
网络入侵检测系统中的模式匹配算法设计优化
网络入侵检测系统中的模式匹配算法设计优化陈卓民【摘要】为了使网络入侵检测系统能够在高速网络环境中有效工作,就实现了网络入侵检测系统中模式匹配算法的优化设计.首先对网络入侵检测系统和算法进行全面的分析,介绍了网络入侵检测核心技术,也就是入侵检测算法,并且对传统入侵检测算法中的缺点进行了分析,提出了基于特征匹配的模式匹配算法优化,从而有效提高模式匹配算法效率,从而进一步提高系统的检测能力.通过结果表示,优化之后的模式匹配算法能够有效提高网络入侵检测系统检测的性能.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2018(026)015【总页数】5页(P154-157,162)【关键词】网络入侵检测;模式匹配算法;算法设计;优化【作者】陈卓民【作者单位】陕西警官职业学院教务处陕西西安710021【正文语种】中文【中图分类】TN99在现代互联网不断发展的过程中，网络规模在不断的扩大，网络应用也越来越朝着全球化的方向发展。
在此背景下，网络入侵攻击事件的发生机率也在不断的增加。
传统防火墙技术已经无法有效保证网络安全，网络入侵检测系统属于积极主动安全防护技术，其目前已经成为网络安全领域中的研究热点内容[1]。
网络入侵检测系统一般使用被动监听方式实现，通过关键网段实现网络传输数据包的获取，并且通过多种检测分析方式对数据包进行分析，从而寻找入侵的证据。
网络入侵检测系统能够基于不对网络性能造成影响然后实现网络检测，从而寻找网络攻击事件[2]。
现代网络入侵检测系统检测分析的方法主要包括两种，分别为异常检测和基于特征检测。
因为异常检测需要学习时间，并且具有较高的检测误报率，无法满足大流量网络实时检测需求。
所以，目前都使用基于模式匹配特征检测。
现代网络流量在不断的提高，并且入侵特征库在逐渐更新，对于基于特征匹配网络入侵实时检测性能提出了一定的挑战[3]。
基于此，文中对网络入侵检测系统模式匹配算法的设计进行全面的分析。
1 网络入侵检测系统和算法1.1 网络入侵检测系统网络入侵检测系统属于标识并且隔离入侵安全的技术，其也是防火墙以外的第二道防线，图1为网络入侵检测系统的结构。
tcp校验和算法
tcp校验和算法TCP校验和是一种用于检测数据传输过程中是否发生错误的算法。
它是TCP协议中的一个重要机制，用于保证数据的可靠传输。
在介绍TCP校验和算法之前，我们需要先了解一下校验和的概念。
校验和是一种简单的错误检测方法，它通过对数据进行特定的计算，生成一个校验值。
发送方在发送数据之前，会计算数据的校验和并附加在数据上，接收方在接收到数据后，会重新计算接收到的数据的校验和，并将其与发送方计算得到的校验和进行比较。
如果两者一致，说明数据没有出错；如果不一致，则说明数据在传输过程中发生了错误。
TCP校验和算法是一种快速有效的校验和计算方法，它能够实现对大规模数据的快速计算，同时保证了较高的准确性。
其具体计算步骤如下：1. 首先，将要发送的数据进行拆分，每个拆分后的部分称为一个16位字（word，在计算机中，一个字通常表示16位或32位的数据），如果数据长度不是16位的整数倍，则在数据的末尾填充0。
2. 对每个16位字进行二进制求和，将所有16位字相加。
这里的求和操作是将两个16位字中的每一位相加，如果结果超过16位，则将高位溢出的部分加到最低位上。
3. 将二进制求和结果按位取反，即将每一位的0变为1，1变为0。
4. 将取反后的结果作为校验和。
接收方在接收到数据后，进行同样的计算，然后将计算得到的校验和与发送方发送的校验和进行比较。
如果两者一致，则说明数据没有发生错误；如果不一致，则说明数据在传输过程中发生了错误。
TCP校验和的优点有以下几个方面：1. 快速有效：TCP校验和算法能够对大规模数据进行快速计算，计算时间较短，性能较高。
2. 可靠准确：TCP校验和算法能够检测出大部分数据传输错误，确保数据的可靠传输。
3. 强大鲁棒：TCP校验和算法能够检测出多种类型的错误，包括比特翻转、插入、删除等。
4. 简单高效：TCP校验和算法的计算步骤简单，实现起来较为容易。
然而，TCP校验和算法也存在一些缺点：1. 有限准确性：TCP校验和算法无法检测出所有类型的错误，例如两个位置不同的错误比特互相抵消，会导致校验和无法检测到错误。
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收稿日期： ２ ０ １ ５ １ ０ １ ２ ；修回日期： ２ ０ １ ６ ０ ４ ０ ７ ； 责任编辑： 覃怀银 基金项目： 国家重点基础研究发展规划（ ９ ７ ３计划） 项目（ Ｎ ｏ ． ２ ０ ０ ９ Ｃ Ｂ ３ ２ ０ ５ ０ ５ ） ；国家科技攻关计划基金资助项目（ Ｎ ｏ ． ２ ０ ０ ８ Ｂ Ａ Ｈ ３ ７ Ｂ ０ ４ ）
口、 目的端口、 协议） 且满足一定终止约束条件的一系 Ｃ Ｐ时， 列数据包， 称为一个流， 当五元组中的协议为 Ｔ 该流为 Ｔ Ｃ Ｐ流．
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
２ ． １ 属性识别度
对于任意随机变量 Ｘ和 Ｙ ， 信息熵 Ｈ （ Ｘ ） 表示获得 Ｙ取值之前 Ｘ的不确定性， 条件熵 Ｈ （ Ｘ ｜ Ｙ ） 表示已知 Ｙ 取值之后 Ｘ的不确定性， 则Ｈ （ Ｘ ）－Ｈ （ Ｘ｜ Ｙ ） 必然表示 由随机变量 Ｙ所提供的关于 Ｘ的信息量， 即 Ｘ和 Ｙ之 （ Ｘ ； Ｙ ） ： 间的互信息 Ｉ ｎ ｍ Ｐ （ ｘ ） ｉ ｙ ｊ Ｉ （ Ｘ ； Ｙ ）＝∑ ∑ Ｐ （ ｘ ｙ ） ｌ ｏ ｇ ＝ Ｈ （ Ｘ ） － Ｈ （ ＸＹ ） ｉ ｊ Ｐ （ ｘ ） ｉ ＝ １ ｊ ＝ １ ｉ （ １ ） Ｉ （ Ｘ ； Ｙ ） 表示了随机变量 Ｘ与 Ｙ之间的统计约束程 度， 若变量 Ｘ与 Ｙ不相关， 则Ｉ （ Ｘ ； Ｙ ）＝ ０ ， 否则 Ｉ （ Ｘ ； Ｙ ） ＞ ０ ， 且Ｉ （ Ｘ ； Ｙ ） 值越大， 表明 Ｘ与 Ｙ的相关性越强． 由于 互信息只能反映不确定性的减少量， 其大小受变量熵 值影响， 因此通常采用对称不确定性 （ Ｓ ｙ ｍ ｍ ｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ Ｕ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｙ ， Ｓ Ｕ ） 进行归一化： ２ Ｉ （ Ｘ ； Ｙ ） （ Ｓ Ｕ（ Ｘ ； Ｙ ）＝ Ｓ Ｕ（ Ｙ ； Ｘ ）＝ ２ ） Ｈ （ Ｘ ） ＋Ｈ （ Ｙ ） Ｓ Ｕ将互信息标准化到 ０～ １之间， 值为 １时表示根 据一个变量的值完全可以预言另外一个变量的值， 即 ， 表示两个变量完全独立， 归一化互 完全相关， 取值为 ０ 信息的值越大， 变量相关度越大， 反之越小， 当归一化互 信息小于 ０ ． １时， 通常认为两个变量没有必然联系． 定义 ３ 一个流属性所能提供的关于网络流终止 状态的归一化互信息， 称为该属性的识别度． 如果随机变量 Ｘ表示某个流属性， 如数据包的 Ｔ Ｃ Ｐ 状态、 到达间隔等流属性， Ｘ的取值为｛ ｘ ， ｘ ， …， ｘ ｝ ， １ ２ ｎ 对应概率为｛ Ｐ （ ｘ ） ， Ｐ （ ｘ ） ， …， Ｐ （ ｘ ） ｝ ， Ｙ表示流终止 １ ２ ｎ Ｙ有两个取值， 分别为 １和 ０ ， １表示流终止， ０表 状态（ 示流未终止） ， Ｙ的取值为｛ ｙ １ ， ｙ ０ ｝ ， 对应概率为 １＝ ２＝ Ｐ （ ｙ ＝ １ ） ， Ｐ （ ｙ ＝ ０ ） ｝ ， 那么 Ｉ （ Ｙ ； Ｘ ） 归一化之后的值 ｛ １ ２ Ｓ Ｕ （ Ｙ ； Ｘ ） 即为属性 Ｘ的识别度．
１ 引言
随着网络流技术在网络安全管理、 性能管理、 计费 管理、 流量分类、 拓扑结构分析等众多领域的广泛应用， 准确而高效的网络流识别算法显得尤为重要， 在保证 高精度的前提下， 提高网络流识别效率一直是网络流 流识别算法的核心是流终 技术研究的重要问题之一．
止策略， 流终止策略按适用范围可分为两类： 一类是通 用型的网络流终止策略， 即对所有的网络流量都适用 的流终止策略； 另一类是专用型的网络流终止策略， 即 策略仅适用于某种类型的网络流量． 通用型流终止策略主要有超时策略和强制终止策 略， 超时策略是目前研究最多的流终止策略， 其基本思 想是当流的不活跃时间超过一定阈值时认为流终止，
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｎｏ ｒ ｄ ｅ ｒｔ ｏｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅｆ ｌ ｏ ｗ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅ ， ａｆ ｌ ｏ ｗ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｆ ｏ ｒＴ Ｃ Ｐ（ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍ ｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ）ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃｗ ａ ｓｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ｔ ｈ ｉ ｓａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｓｂ ｉ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｆ ｌ ｏ ｗｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｓ ｔ ａ ｔ ｅａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｏ ｎｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎＴ Ｃ Ｐ ｃ ｏ ｍ ｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓａ ｎ ｄｊ ｕ ｄ ｇ ｅ ｓｆ ｌ ｏ ｗ ｔ ｅ ｒ ｍ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇｔ ｏＴ Ｃ Ｐｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ｒ ｕ ｌ ｅ ｓａ ｎ ｄｆ ｌ ｏ ｗｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｓｂ ｙｔ ｈ ｉ ｓａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｏ ｎ ． Ｍｅ ａ ｎ ｗ ｈ ｉ ｌ ｅ ， ｔ ｈ ｅａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍａ ｄ ｄ ｓ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍａ ｎ ｄｔ ｉ ｍ ｅ ｏ ｕ ｔ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙｔ ｏｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｐ ａ ｃ ｋ ｅ ｔ ｆ ｌ ｏ ｗ ｓ ａ ｎ ｄａ ｂ ｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｌ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｒ ｕ ｐ ｔ ｆ ｌ ｏ ｗ ｓ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｉ ｓｌ ｏ ｗ ｅ ｒ ｉ ｎｍ ｅ ｍ ｏ ｒ ｙｏ ｖ ｅ ｒ ｈ ｅ ａ ｄ ， ｔ ｈ ｅｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｏ ｖ ｅ ｒ ｈ ｅ ａ ｄｏ ｆ ｍ ｅ ｍ ｏ ｒ ｙａ ｎ ｄｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓｔ ｈ ａ ｎｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｃａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍＦ Ｔ（ Ｆ ｉ ｘ ｅ ｄＴ ｉ ｍ ｅ ｏ ｕ ｔ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ）ａ ｎ ｄｔ ｈ ｅｓ ｉ ｍ ｉ ｌ ａ ｒ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍＴ Ｓ Ａ Ｔ（ Ｔ ｗ ｏ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ Ｓ ｅ ｌ ｆ Ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ） ． Ｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｍ ｏ ｒ ｅ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｉ ｓ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ ｔ ｈ ａ ｎＴ Ｓ Ａ Ｔｉ ｎａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙａ ｎ ｄｏ ｎ ｌ ｙｌ ｏ ｓ ｅ ｓ ｌ ｉ ｔ ｔ ｌ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｒ ｅ ｄｔ ｏｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ Ｔ ｉ ｍ ｅ ｏ ｕ ｔ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄ ． Ｏ ｕ ｒ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｅ ｓ Ｔ Ｃ Ｐｆ ｌ ｏ ｗ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ｒ ｕ ｌ ｅ ｓ ， ｓ ｏｉ ｔ ｃ ａ ｎｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎｈ ｉ ｇ ｈｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙａ ｎ ｄ ｃ ａ ｎｓ ａ ｖ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｆ ｌ ｏ ｗｋ ｅ ｅ ｐ ｉ ｎ ｇ ｔ ｉ ｍ ｅ ． Ａ ｎ ｄｏ ｕ ｒ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｉ ｓ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ ｌ ｙｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｆ ｏ ｒ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｗ ｈ ｅ ｎｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｓ ｍ ａ ｌ ｌ ｆ ｌ ｏ ｗ ｓ ， ｍ ｅ ｄ ｉ ｕ ｍｆ ｌ ｏ ｗ ｓ ｏ ｒ ｉ ｒ ｒ ｅ ｇ ｕ ｌ ａ ｒ ｆ ｌ ｏ ｗ ｓ ｉ ｓ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｒ ， ｓ ｏｉ ｔ ｃ ａ ｎｅ ｎ ｓ ｕ ｒ ｅ ｆ ｌ ｏ ｗ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｔ ｏｗ ｏ ｒ ｋｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｌ ｌ ｙｗ ｈ ｅ ｎｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋａ ｎ ｏ ｍ ａ ｌ ｉ ｅ ｓ ｏ ｃ ｃ ｕ ｒ ， ｓ ｕ ｃ ｈａ ｓ ｗ ｏ ｒ ｍｉ ｎ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｄ Ｄ ｏ Ｓａ ｔ ｔ ａ ｃ ｋ ， ａ ｎ ｄｓ ｏｏ ｎ ． Ｋ ｅ ｙｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ： ｆ ｌ ｏ ｗｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇ ；Ｔ Ｃ Ｐ ；ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｓ ｔ ａ ｔ ｅａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｏ ｎ ；ａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ；ｆ ｌ ｏ ｗｔ ｉ ｍ ｅ ｏ ｕ ｔ
摘 要： 为提升网络流识别性能， 本文提出了一种 Ｔ Ｃ Ｐ流识别算法． 该算法基于传输控制协议（ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍ ｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ， Ｔ Ｃ Ｐ ） 下网络通信双方的交互过程构建双向流自动机， 由该自动机根据 Ｔ Ｃ Ｐ协议规则和网络流当前状 Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ 态判断 Ｔ Ｃ Ｐ流终止， 同时以基于规则的过滤机制和超时策略为辅助措施， 快速识别单包流和异常中断流． 该算法内存 开销、 计算和内存总开销均低于经典算法固定超时策略（ Ｆ ｉ ｘ ｅ ｄＴ ｉ ｍ ｅ ｏ ｕ ｔ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ， Ｆ Ｔ ） 和同类代表性算法两层自适应超 Ｔ ｗ ｏ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ Ｓ ｅ ｌ ｆ Ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅＴ ｉ ｍ ｅ ｏ ｕ ｔ ， Ｔ Ｓ Ａ Ｔ ） ， 同时该算法精度高于 Ｔ Ｓ Ａ Ｔ ， 且仅比默认精度标准略有下降． 该算法基 时策略（ 于协议规则识别 Ｔ Ｃ Ｐ流， 既保证了流的准确性， 又节省了流的超时等待时间， 而且算法尤其适合中流、 小流和不规则 Ｔ Ｃ Ｐ流比重较大的情况， 使得识别系统在面临 Ｄ Ｄ ｏ Ｓ 攻击、 蠕虫爆发等网络异常时仍能正常运行． 关键词： 流识别；Ｔ Ｃ Ｐ ；自动机；属性识别度；流超时 中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ 文献标识码： Ａ 文章编号： ０ ３ ７ ２ ２ １ １ ２（ ２ ０ １ ７ ） ０ ６ １ ３ ９ ６ ０ ７ 电子学报 Ｕ Ｒ Ｌ ：ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｅ ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ． ｏ ｒ ｇ ． ｃ ｎ Ｄ Ｏ Ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． ０ ３ ７ ２ ２ １ １ ２ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ６ ． ０ １ ７