检索结果-南通市图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2009年第S2期49卷 2164-2168页

作者：邹铁铮李渊张博锋苏金树国防科技大学计算机学院长沙410073

为解决当前基于指纹库的操作系统识别方法难以识别未知指纹所对应操作系统的问题,该文引入有效的机器学习方法,依据操作系统探测结果,基于支持向量机对操作系统进行识别;同时还提出了Nmap指纹库的向量化方法用于构造SVM训练和识别过程... 详细信息

为解决当前基于指纹库的操作系统识别方法难以识别未知指纹所对应操作系统的问题,该文引入有效的机器学习方法,依据操作系统探测结果,基于支持向量机对操作系统进行识别;同时还提出了Nmap指纹库的向量化方法用于构造SVM训练和识别过程的输入数据。通过将Nmap指纹的数据项进行向量化,使得操作系统识别可以通过使用支持向量机方法对指纹数据进行处理来实现。实验证明该文方法可以较为准确地对操作系统的探测结果进行识别,并具有较强的未知指纹识别能力。

关键词：操作系统识别操作系统指纹 Nmap 机器学习支持向量机

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基于决策树的被动操作系统识别技术研究

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计算机科学 2016年第8期43卷 79-83页

作者：易运晖刘海峰朱振显西安电子科技大学通信工程学院西安710071

操作系统识别是网络安全评估的关键技术之一,在网络安全威胁和风险日益加剧的形势下,其研究具有非常重要的意义。针对当前基于TCP/IP协议栈指纹库的操作系统识别技术难以辨识未知指纹所对应的操作系统的问题,提出了基于C4.5决策树模型... 详细信息

操作系统识别是网络安全评估的关键技术之一,在网络安全威胁和风险日益加剧的形势下,其研究具有非常重要的意义。针对当前基于TCP/IP协议栈指纹库的操作系统识别技术难以辨识未知指纹所对应的操作系统的问题,提出了基于C4.5决策树模型的被动操作系统识别方法,并将它与其他分类算法进行了比较。通过实验测试验证了分类方法的有效性,并对其结果进行了分析。

关键词：操作系统识别 TCP/IP协议栈指纹决策树有效性

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IPv6网络中基于集成学习的操作系统识别方法

IPv6网络中基于集成学习的操作系统识别方法

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作者：赵琮青岛理工大学

学位级别：硕士

操作系统（OS）识别工具对于渗透测试的侦察阶段至关重要。传统上的操作系统识别是使用基于指纹数据库的主动或被动工具进行的操作系统识别,鲜有专注于使用机器学习技术进行的识别方法。同时,这些工具多适用于IPv4网络,随着IPv6网络的发... 详细信息

操作系统（OS）识别工具对于渗透测试的侦察阶段至关重要。传统上的操作系统识别是使用基于指纹数据库的主动或被动工具进行的操作系统识别,鲜有专注于使用机器学习技术进行的识别方法。同时,这些工具多适用于IPv4网络,随着IPv6网络的发展,亟需一种适用于IPv6网络的操作系统识别工具或方法。本论文采用了两种方法来提供准确的操作系统识别,一种是具有独特投票系统的基于神经网络集成的方法,该方法使用了一种多层级的结构,依靠对上层神经网络输出结果进行投票决定下一步要使用的下层神经网络,另一种是基于随机森林算法的方法。这两种方法都使用IPv6特性以及数据包元数据功能进行被动操作系统识别。实验结果表明,两种方法均是成功且有效的:（1）在使用仅包含Windows和Linux数据包的数据集时,本文实现的神经网络集成识别方式平均综合准确度为84.8%,对Windows操作系统的识别准确度达到100%;由30棵决策树组成的随机森林平均综合准确度为93.6%。（2）研究了进行额外训练对神经网络集成的识别准确度的影响,并表明在进行额外训练后,该方法可以实现92.9%的平均综合准确度,比此前的方法提高了8.1%,并且可以提供有保证的Linux主机预测。（3）将Mac OS的数据包引入数据集中后,神经网络集成的平均综合准确度也能够达到76.0%,仍然能对Windows操作系统保持100%的识别准确度;随机森林算法的平均综合准确度为89.6%,相比神经网络集成拥有更高的识别准确度。（4）基于随机森林算法的操作系统识别方法拥有更高的识别准确度与更快的运行速度,是出色的、快速的操作系统被动识别方法;（5）基于神经网络集成的操作系统识别方法虽然相比基于随机森林算法的操作系统识别方法需要更长的时间进行训练,但是一旦训练完成便可以在极短时间内完成大规模连续的操作系统识别工作。根据对比得出,基于神经网络集成的操作系统识别方法相比基于决策树算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出5.68%,相比基于SVM算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出10.6%,相比基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出17.19%。而基于随机森林算法的操作系统识别方法相比基于决策树算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出19.28%,相比基于SVM算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出24.2%,相比基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出30.79%。通过上述研究证明,本论文采用的基于神经网络集成的操作系统识别方法与基于随机森林算法的操作系统识别方法都具有良好的识别效果,与基于决策树算法的操作系统识别方法、基于SVM向量机的操作系统识别方法和基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法相比,无论是在识别准确度方面还是运行时间方面,都具有更大的优势:

关键词： IPv6 操作系统识别神经网络集成随机森林

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基于Xen的操作系统识别方法

基于Xen的操作系统识别方法

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作者：张驰西安电子科技大学

学位级别：硕士

新的虚拟化技术带来了新的虚拟化架构,这种新的架构为安全监控提供了一种新的思路，即在管理域中监控客户域中的操作系统，监控软件是在客户操作系统的外部。这种新的监控架构，需要识别客户域操作系统的类别，根据不同的系统进行不同... 详细信息

新的虚拟化技术带来了新的虚拟化架构,这种新的架构为安全监控提供了一种新的思路，即在管理域中监控客户域中的操作系统，监控软件是在客户操作系统的外部。这种新的监控架构，需要识别客户域操作系统的类别，根据不同的系统进行不同的监控。本文根据在新的安全监控架构下安全监控需要识别客户域操作系统这一需求，设计了一套操作系统识别的方法，采用细粒度的精确识别与粗粒度的弹性识别相结合的方法，在管理域中全面识别操作系统类别。所述细粒度的精确识别采用中断描述符表和全局描述符表基址两种识别方式进行识别。细粒度的精确识别能够在管理域中精确的识别客户域中操作系统的类别，如果细粒度精确识别操作系统失效，则利用TCP指纹粗粒度的识别客户域中操作系统的类型，从而实现从管理域识别客户域中操作系统的类型。本文所属的识别方法不修改客户域操作系统，不需要修改虚拟机管理器，从管理域获取信息，不需要客户操作系统参与，避免被客户操作系统发现，并能够保证识别系统自身的安全。最后，本文对所设计的方案进行了实现，并进行了测试，测试结果表明该方案能够有效识别客户操作系统。

关键词：虚拟化安全监控操作系统类型操作系统识别

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基于决策树和被动监听的操作系统识别方法研究

基于决策树和被动监听的操作系统识别方法研究

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作者：朱振显西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着网络的快速普及,无论是对于国家、企业还是对于个人,网络安全都得到了空前的关注,操作系统识别作为网络安全评估的一部分也得到了越来越多人的研究。当前已有的操作系统识别方法多是主动式的,主要通过发送探测数据包实现,其缺点是... 详细信息

随着网络的快速普及,无论是对于国家、企业还是对于个人,网络安全都得到了空前的关注,操作系统识别作为网络安全评估的一部分也得到了越来越多人的研究。当前已有的操作系统识别方法多是主动式的,主要通过发送探测数据包实现,其缺点是极易被入侵检测系统察觉。此外,现有的大多数软件无法对指纹库中没有的指纹进行操作系统识别。因此,一种被动监听的且能够猜测未知指纹的操作系统识别方法具有一定的现实意义,本文就是以此为出发点展开研究。本文的主要内容如下:1.介绍了几种操作系统识别方法的原理,并对它们的特点进行了对比分析。并将TCP/IP协议栈指纹和应用层标识两种方法结合,用于被动监听式的操作系统识别。这两种方法都不会向目标主机发送探测包,所以不会被入侵检测系统察觉。2.为了能够对指纹库中没有的指纹进行系统识别,本文提出了在指纹特征库基础上利用分类算法构造分类模型的方法,通过对几种常用的分类算法进行试验分析,最终选用了C45决策树算法作为本文使用的分类算法。另外还利用了特征选择算法对指纹特征库中的指纹项进行了精简,去除了冗余项,避免了冗余项对现有项产生的干扰。3.利用Visual Studio 2008和WINPCAP开发包,对基于决策树和被动监听式的操作系统识别方法进行了软件实现。本软件主要分为四个模块分别为:预处理模块、基于TCP/IP指纹系统识别模块、基于UA标识系统识别模块和整合结果模块,最后在实验室搭建了测试环境对软件进行了测试且对测试结果进行了分析,测试结果表明,软件系统达到预期目标,具有一定的实用性,并发现识别正确的两种系统指纹不存在于现有的指纹库中,所以可以说明当前方法可以一定程度上识别不存在于当前指纹库中的未知指纹。

关键词：被动监听操作系统识别决策树特征选择

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网络设备操作系统识别技术综述

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电信技术研究 2014年第6期 40-48页

作者：管涛徐正国

针对网络设备操作系统识别问题，对现有识别技术进行了综述，主要讨论了基于协议栈特征的操作系统识别方法。依据是否向目标设备发送探测数据包，将识别方法分为主动探测识别方法和被动检测识别方法两大类：对于主动探测识别方法，详细... 详细信息

针对网络设备操作系统识别问题，对现有识别技术进行了综述，主要讨论了基于协议栈特征的操作系统识别方法。依据是否向目标设备发送探测数据包，将识别方法分为主动探测识别方法和被动检测识别方法两大类：对于主动探测识别方法，详细讨论了基于TCP／IP响应分析的方法和基于1CMP主动探测的方法，并比较了二者的适用性；对于被动检测识别方法，深入分析了基于TCP握手的方法、基于DHCP选项的方法以及基于TCP初始序号分析的方法，并给出了其使用场景。最后，结合各种方法的特点及实际网络环境进行了总结。

关键词：网络设备操作系统识别主动探测被动检测

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基于深度学习的网络空间操作系统识别技术研究

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电力大数据 2023年第2期26卷 44-52页

作者：马登辉李宗容李楠芳王旭青海电力科学研究院青海西宁810008 国网青海电力公司青海西宁810008

针对网络空间中流量数据的数字资产探测问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的操作系统指纹快速识别方法。首先对网络空间资产探测原理进行了概述,通过对基于SVM的操作系统识别和基于决策树的操作系统识别方法进行对比,设计和构建了以R... 详细信息

针对网络空间中流量数据的数字资产探测问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的操作系统指纹快速识别方法。首先对网络空间资产探测原理进行了概述,通过对基于SVM的操作系统识别和基于决策树的操作系统识别方法进行对比,设计和构建了以ReLU函数作为激活函数的二层卷积模型且增加了BN层、池化层、全连接层,使用流量探测分析工具p0f将其指纹库操作系统指纹数据作为训练集,对收集到的流量数据作为测试集进行指纹识别测试,并将SVM方法和决策树方法与本文构建模型进行对照组实验。实验结果表明,本文提出的操作系统识别模型具有较高的收敛速度,且平均判别准确率相比于SVM算法和C4.5决策树算法提高了13和6个百分点,证明模型在操作系统识别方面具有良好的性能。

关键词：网络空间资产探测深度学习卷积神经网络操作系统识别被动探测

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