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報(bào)文聚類是協(xié)議逆向工程的主要步驟之一。針對私有二進(jìn)制協(xié)議報(bào)文，目前的報(bào)文聚類方法存在報(bào)文向量化特征冗余的問題，而且傳統(tǒng)聚類方法存在聚類中心和聚類簇?cái)?shù)難以確定的問題。根據(jù)n-gram序列化的思想，構(gòu)造報(bào)文的序列項(xiàng)-位置矩陣，從中挖掘頻繁項(xiàng)，構(gòu)造報(bào)文特征向量，有效去除了報(bào)文向量化中的序列噪聲;采用輪廓系數(shù)指導(dǎo)分拆式層次聚類，避免了初始聚類簇欻和聚類中心的選擇，以實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督條件下的私有二進(jìn)制協(xié)議報(bào)文的聚類。在AIS、DNS、ICMP、ARP四種協(xié)議共七類報(bào)文的數(shù)據(jù)集上測試，通過tSNE可視化界面觀察報(bào)文分布情況，特征向量化的方法具有很好的分布和特征表達(dá)效果;相較于傳統(tǒng)的聚類方法，基于輪廓系數(shù)的分拆式層次聚類在純凈度和F1值上具有明顯提升。
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