【摘 要】
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针对加密会话初始协议（SIP）识别困难以及相关研究工作较少,对入侵检测、网络流量监控等工作带来不便的问题,提出基于主成分分析（PCA）和学习矢量量化（LVQ）网络的SIP协议识别模型。通
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“分组密码代数旁路攻击技术研究”（61173191）
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针对加密会话初始协议（SIP）识别困难以及相关研究工作较少,对入侵检测、网络流量监控等工作带来不便的问题,提出基于主成分分析（PCA）和学习矢量量化（LVQ）网络的SIP协议识别模型。通过对SIP协议的网络流特征进行PCA,提取出累计贡献率高于85%的相关流特征作为SIP协议识别过程中的主要特征,并进行LVQ网络训练,构建出完整的SIP协议识别模型。实验结果表明,PCA_LVQ模型对SIP协议的识别率均高于90%,通过PCA提取的SIP协议网络流属性区别于非SIP协议的属性,该模型对SIP协议的识别效果较
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