【摘 要】
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为了自动解析未知应用层协议的报丈格式，提出一种未知应用层协议报丈格式的最佳分段方法．这种方法不需要关于未知应用层协议的先验知识．它首先建立一种用于最佳分段的隐半马尔可
【基金项目】
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国家自然科学基金(60970146),国家自然科学基金-广东联合基金(U0735002);国家高技术研究发展计划(863)(2007AA01Z449)
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为了自动解析未知应用层协议的报丈格式，提出一种未知应用层协议报丈格式的最佳分段方法．这种方法不需要关于未知应用层协议的先验知识．它首先建立一种用于最佳分段的隐半马尔可夫模型（HSMM），并利用未知应用层协议在网络会话过程中传输的报文序列样本集来估计该模型的参数；再通过基于HSMM的最大似然概率分段方法，对报文中的各个字段进行最佳划分，同时获取代表各个字段语义的关键词．这种方法并不要求训练集绝对纯净．它能够基于观测序列的似然概率分布，发现混杂在训练集中的其他协议数据（噪声）并进行有效过滤．实验结果表明，该方
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