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1. 基于半监督子空间聚类的协议识别方法

朱玉娜, 张玉涛, 闫少阁, 范钰丹, 陈韩托

计算机应用 2021, 41 (10): 2900-2904. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122002

摘要（272）

PDF （633KB）（235）

针对现有的基于统计特征的协议识别方法选择识别特征时未考虑不同协议个体之间的差异的问题，结合半监督学习和模糊子空间聚类（FSC）方法，提出了一种半监督子空间聚类协议识别方法（SSPIA）。首先，将有标签的样本流转化为成对约束信息，从而获取先验约束条件；其次，在此基础上提出半监督模糊子空间聚类（SFSC）算法，该算法利用约束条件指导子空间聚类过程；然后，建立类簇和协议类型的映射，以获取协议各个特征的权重系数，进而构建个体化的密码协议特征库用于后续协议识别；最后，针对5个典型的密码协议进行聚类效果和识别效果实验。实验结果表明，针对基于统计特征的协议识别问题，与传统 K-means方法和FSC方法相比，所提SSPIA的聚类效果更好，且SSPIA构建的协议识别分类器更为精确，协议识别率更高，误识别率更低。所提SSPIA提高了基于统计特征的识别效果。

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2. 基于一阶逻辑的非否认协议模型

范钰丹韩继红王亚弟赵;宇朱玉娜

计算机应用

摘要（1655）

PDF （1139KB）（773）

为了将密码协议的非否认性和公平性统一在一个框架之下更好地进行分析，提出了一套适用于分析非否认性和公平性的一阶逻辑语法和语义。在此基础上建立了一个用于分析非否认性和公平性的一阶逻辑模型，并以Fair ZG非否认协议为例进行了分析，发现了该协议的一个已知攻击，证明了模型的有效性和正确性。

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3. 一种基于问题求解理论的密码协议形式模型

赵宇王亚弟韩继红范钰丹赵琦

计算机应用

摘要（1535）

PDF （914KB）（734）

提出了一种基于问题求解理论的密码协议模型，给出了模型的基本语法以及基于ρ演算的形式语义，明确了模型推理过程中涉及到的一些关键性的概念和命题。该模型具有以下特点：能够对密码协议进行精确的形式化描述；具有合理可靠的可证明语义；对密码协议安全性的定义精确合理；便于实现自动化推理。所有这些均确保了基于该模型的密码协议安全性分析的合理性和有效性，为正确的分析密码协议的安全性提供了可靠依据。