蘇龍　盧選民　王劍亮　潘勃

摘 要： 采用了一種基于HMM的比特流協(xié)議識(shí)別技術(shù)，首先通過(guò)模式匹配算法對(duì)原比特流進(jìn)行分類，然后采用隱式馬爾科夫模型對(duì)量化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，它不僅能夠?qū)в谢煜齾f(xié)議數(shù)據(jù)的比特流進(jìn)行識(shí)別，而且可以克服數(shù)據(jù)包不完整的缺點(diǎn)，并使得協(xié)議識(shí)別所需時(shí)間大大降低。

關(guān)鍵詞： 協(xié)議識(shí)別； 模式匹配； KMP算法； 隱式馬爾科夫模型

中圖分類號(hào)： TN915?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2014）09?0001?03

在日益激烈的電子對(duì)抗中，從偵察截獲的通信比特流序列中進(jìn)一步識(shí)別未知通信協(xié)議是一個(gè)重要課題。短波是惟一不受網(wǎng)絡(luò)樞鈕和有源中繼體制約的遠(yuǎn)程通信手段，一旦發(fā)生戰(zhàn)爭(zhēng)或?yàn)?zāi)害，各種通信網(wǎng)絡(luò)都可能受到破壞，衛(wèi)星也可能受到攻擊，在這種情況下，無(wú)論哪種通信方式，其抗毀能力和自主通信能力與短波無(wú)可相比[1]。PACTOR由于其為短波優(yōu)化了的協(xié)議，可以在惡劣的短波段傳播環(huán)境中提供更快的傳送速度，并且可以方便地使用擴(kuò)展的ASCII碼，是短波段數(shù)據(jù)傳送較流行的一種方式[2]。因此，從比特流中快速、準(zhǔn)確識(shí)別PACTOR協(xié)議具有非常重要的意義。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)短波電臺(tái)協(xié)議的識(shí)別主要集中在信號(hào)層面上，尚無(wú)針對(duì)比特流的短波電臺(tái)協(xié)議識(shí)別方法。本文在大量分析現(xiàn)有的PACTOR協(xié)議的基礎(chǔ)上，提出了一種基于HMM的比特流識(shí)別技術(shù)。

1 隱式馬爾科夫模型

隱式馬爾科夫模型[3?6]（Hidden Markov models，HMM）是馬爾科夫鏈的一種，它的狀態(tài)不能直接觀察到，但能通過(guò)觀測(cè)向量序列觀察到，每個(gè)觀測(cè)向量都是通過(guò)某些概率密度分布表示為各種狀態(tài)，每一個(gè)觀測(cè)向量是由一個(gè)具有相應(yīng)概率密度分布的狀態(tài)序列產(chǎn)生。所以，隱馬爾可夫模型是一個(gè)雙重隨機(jī)過(guò)程，具有一定狀態(tài)數(shù)的隱馬爾可夫鏈和顯示隨機(jī)函數(shù)集。其中，馬爾科夫鏈描述了狀態(tài)的轉(zhuǎn)移，一般用轉(zhuǎn)移概率矩陣描述；而一般隨機(jī)過(guò)程描述狀態(tài)和觀測(cè)序列間的關(guān)系，用混淆概率矩陣描述。一個(gè)完整的隱式馬爾科夫可被定義為一個(gè)五元組：[λ=（S，V，Π，A，B），]其定義如下：

有限狀態(tài)集合：[S={s1，s2，…，sN}。]

有限觀察符號(hào)集合：[V={v1，v2，…，vM}。]

初始狀態(tài)的概率分布：[Π={πi}，i∈S。]

狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣：[AN×N={aij}，i，j∈S。]

觀察符號(hào)發(fā)射概率分布：[BN×M={bik}，][i∈S，k∈V。]

2 基于HMM的PACTOR協(xié)議比特流識(shí)別技術(shù)

2.1 PACTOR協(xié)議數(shù)據(jù)包格式分析

對(duì)于一個(gè)完整的PACTOR數(shù)據(jù)包，根據(jù)PACTOR協(xié)議[7]的數(shù)據(jù)單元格式，其最開始的8個(gè)比特位是頭字節(jié)，它的值是固定的01010101（0x55）。如果在比特流中有8個(gè)比特位值為0x55，那么就代表該比特流中有可能存在使用PACTOR協(xié)議的數(shù)據(jù)包。同時(shí)，PACTOR數(shù)據(jù)包中第74～76（波特率為100）或170～172（波特率為200）比特位被定義為data type，其作用是標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)包中DATA的類型。

綜上，可知該字段指定中的內(nèi)容是可以預(yù)期的，因此可以優(yōu)先考慮采用模式匹配算法中的快速模式匹配算法（Knuth?Morris?Pratt Algorithm，KMP）[8?9]，對(duì)數(shù)據(jù)包中的比特流進(jìn)行預(yù)處理。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

根據(jù)PACTOR協(xié)議數(shù)據(jù)包的格式特征，KMP算法首先對(duì)源比特流文件進(jìn)行一次掃描，得到了在原文件中靜態(tài)特征Header出現(xiàn)的位置。并根據(jù)這些位置對(duì)原比特流進(jìn)行切割，最終得到多個(gè)以0x55開頭的子比特流。

接著，讀取各個(gè)子比特流中在位置Status byte字段的Data type上出現(xiàn)的3位比特值。由于該位置的值已由PACTOR幀格式定義，所以為了簡(jiǎn)化HMM模型，按照表1所示規(guī)則對(duì)各子比特流進(jìn)行量化。通過(guò)特征位的量化值，得到了符合隱式馬爾科夫模型的觀察符號(hào)序列。

表1 Data type量化值規(guī)則對(duì)照表

[b2b3b4（Data type）＼&描述＼&量化值＼&000＼&ASCII 8 b＼&1＼&001＼&Huffman＼&2＼&010＼&Huffman（swapped，‘upper case）＼&2＼&011＼&reserved＼&0＼&100＼&PMC German（normal）＼&3＼&101＼&PMC German（swapped）＼&3＼&110＼&PMC English（normal）＼&3＼&111＼&PMC English（swapped） ＼&3＼&]

2.3 HMM模型的建立

為簡(jiǎn)化模型，減少計(jì)算量，HMM 模型中采用離散型隨機(jī)變量構(gòu)建模型參數(shù)[10]。

有限狀態(tài)集合中具有2個(gè)元素：0（若該序列采取PACTOR協(xié)議）、1（若該序列未采取PACTOR協(xié)議）；有限觀察符號(hào)集合中具有4個(gè)元素，具體定義如下所示：

[si=1，若該序列采取PACTOR協(xié)議0，若該序列未采取PACTOR協(xié)議]

[vi=1，i=02，i=1，23，i=4，5，6，70，i=else]

其余模型參數(shù)均為隨機(jī)生成，并由計(jì)算得出。HMM的訓(xùn)練過(guò)程在[ΔP（V|λ）<ε=0.01]時(shí)完成迭代，訓(xùn)練時(shí)每次迭代產(chǎn)生新的調(diào)整后重估模型[λ=（Π，A，B），]公式如下：

[πi=α1（i）β1（i）P（O|λ）， aij=t=1T-1αt（i）aijbjot+1βt+1（j）t=1T-1αt（i）βt（i）P（O|λ）]

[bik={t|O（t）=k，1≤t≤T}αt（i）βt（i）P（O|λ）t=1Tαt（i）βt（i）P（O|λ）]

式中[αt（i），][βt（i）]分別為模型在[t]時(shí)刻的前向、后向變量。在訓(xùn)練HMM模型時(shí)，前向變量、后向變量均可能由于計(jì)算值過(guò)小而被誤認(rèn)為0，為了解決這個(gè)問(wèn)題，采用取自然對(duì)數(shù)的方法，以確保訓(xùn)練計(jì)算中的變量值均處在可用范圍內(nèi)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在試驗(yàn)中，按照前述的識(shí)別技術(shù)，構(gòu)造了一個(gè)2狀態(tài)、4符號(hào)的HMM模型，并采用Visual C++ 6.0編程實(shí)現(xiàn)，其KMP處理程序[11]如下：

// KMP string matching algorithm

private bool KMPSearch（int m， int n， string P， string T）

{ int i， j；

bool found；

int[] b = new int[m]；

b = Overlap（m， P）；

j = 0；

i = 0；

found = false；

while （（i

{while（（j>0）&&（！（P.Substring（j，1）.Equals（T.Substring（i，1）））））

{j=b[j-1]；}

if （P.Substring（j，1）.Equals（T.Substring（i，1）））

{ j++；}

if（j==m）

{found=true；}

else

{i++；}

}

return found；

}

// overlap function supporting KMP string matching algorithm

private int[] Overlap（int m， string P）

{ int k， q；

int[] b=new int[m]；

b[0]=0；

q=1；

k=0；

for （q=1； q

{while（（k>0）&&（?。≒.Substring（q，1）.Equals（

P.Substring（k，1）））））

{k=b[k]；}

if（P.Substring（q，1）.Equals（P.Substring（k，1）））

{k++；}

b[q]=k；

}

return b； }

測(cè)試主界面如圖1所示。

這里選用抓取到的任意一部分PACTOR數(shù)據(jù)包作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，另一部分作為測(cè)試數(shù)據(jù)，同時(shí)將部分其他協(xié)議數(shù)據(jù)包作為混淆數(shù)據(jù)。此外，為了驗(yàn)證本算法不僅對(duì)完整數(shù)據(jù)包有效，也對(duì)抓取到的非完整數(shù)據(jù)包有效，采取將部分?jǐn)?shù)據(jù)包內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪減的方法。通過(guò)調(diào)整混淆比，分別在完整數(shù)據(jù)包和非完整數(shù)據(jù)包下進(jìn)行了7組方案測(cè)試。同時(shí)，為了避免訓(xùn)練集對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果帶來(lái)影響，每組均選取同等數(shù)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。測(cè)試結(jié)果如圖2所示。

圖1 基于HMM的協(xié)議測(cè)試主界面

圖2 基于HMM的PACTOR協(xié)議識(shí)別技術(shù)測(cè)試結(jié)果

由圖2可以看出，完整數(shù)據(jù)包情況下，PACTOR數(shù)據(jù)包的識(shí)別率均在80%以上，在非完整數(shù)據(jù)包情況下，PACTOR協(xié)議的識(shí)別率較完整數(shù)據(jù)包情況的測(cè)試結(jié)果有所下降，但也達(dá)到了70%以上。隨著測(cè)試數(shù)據(jù)樣本中PACTOR協(xié)議所占比重的減小，識(shí)別率均略有下降。而且在PACTOR協(xié)議所占比率減小的情況下，測(cè)試比率有所波動(dòng)，這是由于混淆數(shù)據(jù)中所存在的部分冗余數(shù)據(jù)影響到預(yù)處理時(shí)快速模式匹配算法所導(dǎo)致的。同時(shí)，在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，它僅需掃描一次源比特流就能得到建立HMM所需的數(shù)據(jù)，并且不需要記錄特定模式串在源比特流中的位置信息，這就減少了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)和操作，進(jìn)而降低了I/O操作的時(shí)間消耗。因此該技術(shù)是可行并且有效的。

4 結(jié) 語(yǔ)

比特流識(shí)別未知短波電臺(tái)協(xié)議是一個(gè)全新的課題。本文提出的基于HMM的比特流協(xié)議識(shí)別技術(shù)，首先采用KMP對(duì)比特流進(jìn)行處理分類，接著定義了data type數(shù)據(jù)位量化規(guī)則，從而初始化了HMM模型中各個(gè)參數(shù)，并將隨機(jī)采集到的數(shù)據(jù)一部分應(yīng)用到HMM模型的訓(xùn)練中，隨之將訓(xùn)練后的模型應(yīng)用到具體的測(cè)試過(guò)程中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)不僅能夠從比特級(jí)實(shí)現(xiàn)對(duì)協(xié)議的分析和識(shí)別，而且解決了傳統(tǒng)協(xié)議識(shí)別算法面對(duì)不完整數(shù)據(jù)包時(shí)遇到的不同瓶頸與難題。因此，具有一定的實(shí)用價(jià)值。但該技術(shù)也有不足，在預(yù)處理數(shù)據(jù)時(shí)僅僅采用靜態(tài)的模式識(shí)別算法并不可靠，下一步的研究工作可以考慮采用數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)比特流進(jìn)行處理，以改進(jìn)該技術(shù)。

參考文獻(xiàn)

[1] 聶東舉，葉進(jìn)，閆坤，等.基于SVM算法的短波通信協(xié)議識(shí)別技術(shù)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2013，35（5）：1307?1311.

[2] 程磊.短波自適應(yīng)調(diào)制信號(hào)的識(shí)別技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D].鄭州：信息工程大學(xué)，2006.

[3] 朱樹永.協(xié)議識(shí)別技術(shù)研究[D].長(zhǎng)沙：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2008.

[4] CHANDGOTIA N， HAN G Y， MARCUS B， et al. One?dimensional Markov random fields， Markov chains and topological Markov fields [J]. Proceedings of the American Mathematical Society， 2013， 142（1）： 227?242.

[5] LI Xiao?bin， QIAN Jian?sheng， ZHAO Zhi?kai. Special event time predication for mine belt conveyor based on hidden Markov model [J]. Journal of Software， 2013， 8（1）： 142?150.

[6] LI X G. speech recognition approach based on speech feature clustering and HMM [J]. Journal of Computers， 2012， 7（9）： 221?231.

[7] FORD Steve.HF/VHF數(shù)字通信手冊(cè)[M].北京：人民郵電出版社，2010.

[8] KNUTH D E， MORRIS JR J H， PRATT V R. Fast pattern matching in strings [J]. SIAM Journal on Computing， 1977， 6（2）： 323?350.

[9] SUNDAY D M. A very fast substring search algorithm [J]. Communications of the ACM， 1990， 33（8）： 132?142.

[10] 王楊德.面向比特流的協(xié)議幀頭結(jié)構(gòu)分析研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2013.

[11] AHMED F. A study on local binary pattern for automated weed classification using template matching and support vector machine [C]// 2011 IEEE 12th International Symposium on Computational Intelligence and Informatics. Budapest， Hungary： CINTI， 2011： 329?334.

式中[αt（i），][βt（i）]分別為模型在[t]時(shí)刻的前向、后向變量。在訓(xùn)練HMM模型時(shí)，前向變量、后向變量均可能由于計(jì)算值過(guò)小而被誤認(rèn)為0，為了解決這個(gè)問(wèn)題，采用取自然對(duì)數(shù)的方法，以確保訓(xùn)練計(jì)算中的變量值均處在可用范圍內(nèi)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在試驗(yàn)中，按照前述的識(shí)別技術(shù)，構(gòu)造了一個(gè)2狀態(tài)、4符號(hào)的HMM模型，并采用Visual C++ 6.0編程實(shí)現(xiàn)，其KMP處理程序[11]如下：

// KMP string matching algorithm

private bool KMPSearch（int m， int n， string P， string T）

{ int i， j；

bool found；

int[] b = new int[m]；

b = Overlap（m， P）；

j = 0；

i = 0；

found = false；

while （（i

{while（（j>0）&&（?。≒.Substring（j，1）.Equals（T.Substring（i，1）））））

{j=b[j-1]；}

if （P.Substring（j，1）.Equals（T.Substring（i，1）））

{ j++；}

if（j==m）

{found=true；}

else

{i++；}

}

return found；

}

// overlap function supporting KMP string matching algorithm

private int[] Overlap（int m， string P）

{ int k， q；

int[] b=new int[m]；

b[0]=0；

q=1；

k=0；

for （q=1； q

{while（（k>0）&&（！（P.Substring（q，1）.Equals（

P.Substring（k，1）））））

{k=b[k]；}

if（P.Substring（q，1）.Equals（P.Substring（k，1）））

{k++；}

b[q]=k；

}

return b； }

測(cè)試主界面如圖1所示。

這里選用抓取到的任意一部分PACTOR數(shù)據(jù)包作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，另一部分作為測(cè)試數(shù)據(jù)，同時(shí)將部分其他協(xié)議數(shù)據(jù)包作為混淆數(shù)據(jù)。此外，為了驗(yàn)證本算法不僅對(duì)完整數(shù)據(jù)包有效，也對(duì)抓取到的非完整數(shù)據(jù)包有效，采取將部分?jǐn)?shù)據(jù)包內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪減的方法。通過(guò)調(diào)整混淆比，分別在完整數(shù)據(jù)包和非完整數(shù)據(jù)包下進(jìn)行了7組方案測(cè)試。同時(shí)，為了避免訓(xùn)練集對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果帶來(lái)影響，每組均選取同等數(shù)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。測(cè)試結(jié)果如圖2所示。

圖1 基于HMM的協(xié)議測(cè)試主界面

圖2 基于HMM的PACTOR協(xié)議識(shí)別技術(shù)測(cè)試結(jié)果

由圖2可以看出，完整數(shù)據(jù)包情況下，PACTOR數(shù)據(jù)包的識(shí)別率均在80%以上，在非完整數(shù)據(jù)包情況下，PACTOR協(xié)議的識(shí)別率較完整數(shù)據(jù)包情況的測(cè)試結(jié)果有所下降，但也達(dá)到了70%以上。隨著測(cè)試數(shù)據(jù)樣本中PACTOR協(xié)議所占比重的減小，識(shí)別率均略有下降。而且在PACTOR協(xié)議所占比率減小的情況下，測(cè)試比率有所波動(dòng)，這是由于混淆數(shù)據(jù)中所存在的部分冗余數(shù)據(jù)影響到預(yù)處理時(shí)快速模式匹配算法所導(dǎo)致的。同時(shí)，在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，它僅需掃描一次源比特流就能得到建立HMM所需的數(shù)據(jù)，并且不需要記錄特定模式串在源比特流中的位置信息，這就減少了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)和操作，進(jìn)而降低了I/O操作的時(shí)間消耗。因此該技術(shù)是可行并且有效的。

4 結(jié) 語(yǔ)

比特流識(shí)別未知短波電臺(tái)協(xié)議是一個(gè)全新的課題。本文提出的基于HMM的比特流協(xié)議識(shí)別技術(shù)，首先采用KMP對(duì)比特流進(jìn)行處理分類，接著定義了data type數(shù)據(jù)位量化規(guī)則，從而初始化了HMM模型中各個(gè)參數(shù)，并將隨機(jī)采集到的數(shù)據(jù)一部分應(yīng)用到HMM模型的訓(xùn)練中，隨之將訓(xùn)練后的模型應(yīng)用到具體的測(cè)試過(guò)程中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)不僅能夠從比特級(jí)實(shí)現(xiàn)對(duì)協(xié)議的分析和識(shí)別，而且解決了傳統(tǒng)協(xié)議識(shí)別算法面對(duì)不完整數(shù)據(jù)包時(shí)遇到的不同瓶頸與難題。因此，具有一定的實(shí)用價(jià)值。但該技術(shù)也有不足，在預(yù)處理數(shù)據(jù)時(shí)僅僅采用靜態(tài)的模式識(shí)別算法并不可靠，下一步的研究工作可以考慮采用數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)比特流進(jìn)行處理，以改進(jìn)該技術(shù)。

參考文獻(xiàn)

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[2] 程磊.短波自適應(yīng)調(diào)制信號(hào)的識(shí)別技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D].鄭州：信息工程大學(xué)，2006.

[3] 朱樹永.協(xié)議識(shí)別技術(shù)研究[D].長(zhǎng)沙：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2008.

[4] CHANDGOTIA N， HAN G Y， MARCUS B， et al. One?dimensional Markov random fields， Markov chains and topological Markov fields [J]. Proceedings of the American Mathematical Society， 2013， 142（1）： 227?242.

[5] LI Xiao?bin， QIAN Jian?sheng， ZHAO Zhi?kai. Special event time predication for mine belt conveyor based on hidden Markov model [J]. Journal of Software， 2013， 8（1）： 142?150.

[6] LI X G. speech recognition approach based on speech feature clustering and HMM [J]. Journal of Computers， 2012， 7（9）： 221?231.

[7] FORD Steve.HF/VHF數(shù)字通信手冊(cè)[M].北京：人民郵電出版社，2010.

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[10] 王楊德.面向比特流的協(xié)議幀頭結(jié)構(gòu)分析研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2013.

[11] AHMED F. A study on local binary pattern for automated weed classification using template matching and support vector machine [C]// 2011 IEEE 12th International Symposium on Computational Intelligence and Informatics. Budapest， Hungary： CINTI， 2011： 329?334.

式中[αt（i），][βt（i）]分別為模型在[t]時(shí)刻的前向、后向變量。在訓(xùn)練HMM模型時(shí)，前向變量、后向變量均可能由于計(jì)算值過(guò)小而被誤認(rèn)為0，為了解決這個(gè)問(wèn)題，采用取自然對(duì)數(shù)的方法，以確保訓(xùn)練計(jì)算中的變量值均處在可用范圍內(nèi)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在試驗(yàn)中，按照前述的識(shí)別技術(shù)，構(gòu)造了一個(gè)2狀態(tài)、4符號(hào)的HMM模型，并采用Visual C++ 6.0編程實(shí)現(xiàn)，其KMP處理程序[11]如下：

// KMP string matching algorithm

private bool KMPSearch（int m， int n， string P， string T）

{ int i， j；

bool found；

int[] b = new int[m]；

b = Overlap（m， P）；

j = 0；

i = 0；

found = false；

while （（i

{while（（j>0）&&（?。≒.Substring（j，1）.Equals（T.Substring（i，1）））））

{j=b[j-1]；}

if （P.Substring（j，1）.Equals（T.Substring（i，1）））

{ j++；}

if（j==m）

{found=true；}

else

{i++；}

}

return found；

}

// overlap function supporting KMP string matching algorithm

private int[] Overlap（int m， string P）

{ int k， q；

int[] b=new int[m]；

b[0]=0；

q=1；

k=0；

for （q=1； q

{while（（k>0）&&（！（P.Substring（q，1）.Equals（

P.Substring（k，1）））））

{k=b[k]；}

if（P.Substring（q，1）.Equals（P.Substring（k，1）））

{k++；}

b[q]=k；

}

return b； }

測(cè)試主界面如圖1所示。

這里選用抓取到的任意一部分PACTOR數(shù)據(jù)包作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，另一部分作為測(cè)試數(shù)據(jù)，同時(shí)將部分其他協(xié)議數(shù)據(jù)包作為混淆數(shù)據(jù)。此外，為了驗(yàn)證本算法不僅對(duì)完整數(shù)據(jù)包有效，也對(duì)抓取到的非完整數(shù)據(jù)包有效，采取將部分?jǐn)?shù)據(jù)包內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪減的方法。通過(guò)調(diào)整混淆比，分別在完整數(shù)據(jù)包和非完整數(shù)據(jù)包下進(jìn)行了7組方案測(cè)試。同時(shí)，為了避免訓(xùn)練集對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果帶來(lái)影響，每組均選取同等數(shù)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。測(cè)試結(jié)果如圖2所示。

圖1 基于HMM的協(xié)議測(cè)試主界面

圖2 基于HMM的PACTOR協(xié)議識(shí)別技術(shù)測(cè)試結(jié)果

由圖2可以看出，完整數(shù)據(jù)包情況下，PACTOR數(shù)據(jù)包的識(shí)別率均在80%以上，在非完整數(shù)據(jù)包情況下，PACTOR協(xié)議的識(shí)別率較完整數(shù)據(jù)包情況的測(cè)試結(jié)果有所下降，但也達(dá)到了70%以上。隨著測(cè)試數(shù)據(jù)樣本中PACTOR協(xié)議所占比重的減小，識(shí)別率均略有下降。而且在PACTOR協(xié)議所占比率減小的情況下，測(cè)試比率有所波動(dòng)，這是由于混淆數(shù)據(jù)中所存在的部分冗余數(shù)據(jù)影響到預(yù)處理時(shí)快速模式匹配算法所導(dǎo)致的。同時(shí)，在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，它僅需掃描一次源比特流就能得到建立HMM所需的數(shù)據(jù)，并且不需要記錄特定模式串在源比特流中的位置信息，這就減少了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)和操作，進(jìn)而降低了I/O操作的時(shí)間消耗。因此該技術(shù)是可行并且有效的。

4 結(jié) 語(yǔ)

比特流識(shí)別未知短波電臺(tái)協(xié)議是一個(gè)全新的課題。本文提出的基于HMM的比特流協(xié)議識(shí)別技術(shù)，首先采用KMP對(duì)比特流進(jìn)行處理分類，接著定義了data type數(shù)據(jù)位量化規(guī)則，從而初始化了HMM模型中各個(gè)參數(shù)，并將隨機(jī)采集到的數(shù)據(jù)一部分應(yīng)用到HMM模型的訓(xùn)練中，隨之將訓(xùn)練后的模型應(yīng)用到具體的測(cè)試過(guò)程中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)不僅能夠從比特級(jí)實(shí)現(xiàn)對(duì)協(xié)議的分析和識(shí)別，而且解決了傳統(tǒng)協(xié)議識(shí)別算法面對(duì)不完整數(shù)據(jù)包時(shí)遇到的不同瓶頸與難題。因此，具有一定的實(shí)用價(jià)值。但該技術(shù)也有不足，在預(yù)處理數(shù)據(jù)時(shí)僅僅采用靜態(tài)的模式識(shí)別算法并不可靠，下一步的研究工作可以考慮采用數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)比特流進(jìn)行處理，以改進(jìn)該技術(shù)。

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