7. "期 唐 ! 勇等!基于多序列联配的攻击特征自动提取技术研究 ?=
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% 1 1 f L D9;f 4 $ ? # # % K ;D9? ^ P ! %
N 9
图 @! 根据序列联配结果产生的 * 6;规则
DP
H H! 抗噪能力测试
= 本文还进 行 了 &2* 算 法 的 抗 噪 能 力 实 验 8
/
首先在理 论 上 分 析 &2* 算 法 的 抗 噪 能 力 8
/ 固定使用 ! 个样本&
# 不断插入更多完全随机产生的
若 ) 是算法输入中 的 样 本 数& 是 样 本 数 和 噪 音 数
0 噪声&分别测试算法 返 回 结 果( 回 正 确 结 果 " 到
返 得
之和 8考虑理想情况&即满足以下两个假设!? 任意
"% 的攻击特征准确%的概率 8
两个噪音联配都会产生平凡解而被剪枝#! 任意两 "% 实验 结 果 如 图 $ 所 示 8 法 返 回 结 果 的 概 率 略
算
个样本联配都不会 被 剪 枝& 且 可 以 产 生 准 确 的 攻
并 低于理想情况&主要 原 因 是 没 有 满 足 理 想 情 况 的 假
击特征 8那么参考图 = 的示例&只要在第一层中有两 设 ?8也就是说某些噪声之间联 配 后 没 有 被 剪 枝 掉&
个样本配对在一起& &2* / 算法便 能 返回 正 确 的结 从而与样本之间的 联 配 结 果 进 行 联 配& 致 没 有 结
导
果8因此& 理想情况下算法返回正确结果的概率分为 果返回 8 $ 显示&
图 算法返回的结果中有很多不是准
下面两种情况! 确的攻击特征 8我们 发 现 其 主 要 原 因 是 没 有 满 足 理
? ) 0 ! 由于在第一层中共有 0 ! 个配 对&
"% - $ & $ 想情 况 的 假 设 !& 就 是 说 仅 仅 通 过 两 个 样 本 得 到
也
从而根据抽屉原理& 算法成功的概率是 ?= 的特征因为泛化程度不够而不准确 8因而&算法的结
! ) 0 ! 则算法成功的概率为
"% , $ & 果只有来自于多个样本的联配&才会是正确的 8
$
0 !b? $
0 !b! 实验结果表明 &2* 算 法 有 较 强 的 抗 噪 音 能
G_?b?‘ $
0!
‘ $
0!
)J?
‘’‘ " %" % 力8
/
噪声数小于或等于样本数" 噪声数$样本数 ,? & %
$
0 !b)b? ?
" $
0!
_?b ) / " b! %
0 /A?
0 /= % 算法都能以较大的概率返回正确结果 8同时&该算法
!"# !%#
理想情况 理想情况
有结果 有结果
$%& 有正确结果 #%& 有正确结果
$%’ #%’
概率
概率
$%( #%(
#%) #%)
# #
#******************!******************)*****************+******************(******************,******************’*****************-******************& #*****************!******************)*****************+******************(*******************,******************’*****************-******************&
噪音 . 样本 噪音 .样本
!"#$%&"’()!*+"’,)-溢出攻 击 !.#$/012$3405溢出攻击
理想情况
!%# 有结果
有正确结果
#%&
#%’
概率
#%(
#%)
#
#******************!*****************)******************+*****************(******************,*****************’*****************-******************&
噪音 .样本
6’#7%38(99&:溢出攻击
图 $!&2 /a%2)
* (M 算法抗噪能力实验的结果
8. @#
?A 计 !! 算 !! 机 !! 学 !! 报 !# 年
#$
在抗噪能力上还存在较大的改进余地 8例如!可以通 $ 4D ! O D*8 UWDHIG GD; D9D;Y P N /N <
G IR8 % 9 8 99 KD IHN ’;P9 6 F # HI
D;P! G9 : PGO8’ #369KD N 6 O ( , ,2!
GJ9 VNKG :6L D PL9HI W;9’ 1 %
过多次调用算法得 到 多 个 结 果! 后 再 对 这 些 结 果
然
2G H 16HG ! # != A%? "
H F ! 7P ! # @ ? ^
K =A
进行联配!便可以以更高概率获得正确结果 8 > ( 97 F D*8 !MJ NO%8 8/I DP7F ; 6 :7 G7
9K9 G 8 DL U8 9 9G 9O KG : LV9
H
; O 9POWPNF7PHN D;9G H6GH 9 J D96 ; 6
6;9NGL 6 H H H 9 H O FD L
G; KNQ 9 L W Y
K! 小 ! 结 :69D 8 6 PG W 2 7L7P66 E ? > ! ^$ % A =%
P;HN + JD76 69JG H7I ! " # A = # A
A=
@
F; ! G9 F D
^ * HO48 M ;P G 28 ’9;HG 6 WL FF D F 7L7P
8 K DHL; D6 6 6 69JG
W H
本文 借 鉴 生 物 信 息 学 中 的 序 列 分 析 方 法! 出
提 N V9 J D9 8 6 PG W 2 7L7P66 E ? ^ ! A $ %
J NQ 9 LN + JD76 69JG H7I ! " ? ? > ? #
了一种基于多序列 联 配 的 攻 击 特 征 自 动 提 取 方 法 8 ? @%? >
" "
" ( Y 6 9+ !B P 8 * D U8 6E P: #/ ; F ; G E
9 N F 8 G: ! 6I 837IG O J6 G L7
H 7
该方法的核心 是 两 序 列 联 配 算 法 %2)(M 和 多 序 I DP; IN D;PN 6 6E 6:H 6 F 8 D# PL9HI
9 9G D H GJ9 WP:7 F P OLY P N ’ 369KD N
H I
列联配算法 &2* 通过在联配 过程 中奖 励 相邻 的
/8 6 ;9 ) )*g3! # ! G7D ! GWPH ! # @! !
WO ’) # @ , XG K %7 6DG ! # ! $%! ?
H A
匹配!
%2)(M 算 法 克 服 了 ( 97 F D MJ NO 算
9K9 G< DL ?# %G K7 + .8 MJ*8 ! O D
PD G 8 !
7 18 % 6 I18 8 [ 9HD9 N I2<
48 ) :P LNJH
9 D H
D NG
6 NG;6 WPL:JHIG KG GEHID Z7Y P NWPJ <
67 6 G;P D D D7] D 69 6 F 6 D
法易产生碎片的问 题! 得 含 有 连 续 字 母 的 片 段 尽
使
X 6 DZ79GH; N ’ #369KD N6 O C ’ * U .
D Y JDPVH 9 8 D PL9HI W;9 ’* C ’ /
7H
&2* 算法建 立在 两序 列 联配 算
可能地予以保留 8 / % D99 L DU ;L 6 W DPN D G K2 7 G9 D JDP
6WPD96 99; D6 ’;JH N D GY P G K5 79<
H 6
法之上!是一种支持通配符"带剪枝的层次式多序列 GH; N9N 9; 59 D ! # @! !%@
VHE/ NN F D ! HD G ! # =
7 #
?? %G K7 + .8 * O DU D !MJ*8 !% 6 I18 8,
PD G 8 ! JT 9< 6 I
7 18 O D 48 D
联配算法 8
KP HI J X 6 D Z79GH; NW6 TP U E :7 F P OL
9H D D D Y JDPVH 9 P F 96 G 6E 6:H
Z 7H
实验结果表明该方法 具 有如下 优点#? 该方 法
$% G KF ; F P OLY P [7H 8 D# PL9HI W O %2
D 9G 6:H 6 F9 :6 N ’ 369KD N6 ;9/
;
产生的攻击特征包 含 位 置 相 关 信 息! 而 相 对 传 统
因 % *! # !/9 G KH !5PHH ! # @! =
% # @ 7[ D P G HIDG ! # ! @%! ^
A
方法结果更加准确&! 有效的剪枝策略使该方法可
$% ?! J+ ! HI38 B7%8 T G
S 8 (D ! H ! OHR8 6 O7
! 6X 6;%8 / ; F ; K
8 J6 G L H
H <
G D N D 9: D9 6F F P 6P :HDZ79GH; N ’ #
I 6H KPN 6 N ; 9 6ELPJ ;
NG 6 JDPVH 9 8 D
7H
$ 该方法产生的攻击特征
以有效抵抗噪音的干扰&=%
PL9HI W;9 %2 % * ! # ! /9 G KH ! 5PHH !
369KD N6 O / % # @ 7[ D P G HIDG
与主流的 ’ * 规 则 有 着 天 然 的 相 似 性! 于 应 用 到
U 易 !# ! !
# @ ! =%! A
=
’ * 中去 8
U 下一 步 主 要 研 究 如 何 提 高 该 方 法 的 性 能" ?= M D H !& & GHI 4 D R D 8 ; K D F 7 F DG
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6 NH P H 9;<
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减少空间开销! 进一步提高算法的抗噪能力等 8
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6 H ;
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参 考 文 献 $ !洁8
汪 分布式 虚 拟 陷 阱 网 络 的 设 计 与 实 现 ( 究 生 学 位 论
研
文) 国防科学技术大学!
8 长沙! # A
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6 99; D 6 9
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6X O :6 6 6H D 9Y PN & ; 9N’ % G <
L 369KD N6 ;9AO’ ) D9D; D7 D6 F ; D / NP
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