否定選擇算法

關(guān)于否定選擇算法第1頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月否定選擇算法

1.1算法功能

1994年，F(xiàn)orrest，Perelson等人提出的否定選擇算法成功的模擬了免疫系統(tǒng)識(shí)別自我和非我的免疫耐受過(guò)程。這種識(shí)別能力源于T細(xì)胞(免疫細(xì)胞的一種)表面的受體可檢測(cè)到外來(lái)抗原。在T細(xì)胞的產(chǎn)生過(guò)程中，通過(guò)偽隨機(jī)遺傳重組過(guò)程來(lái)形成，然后這些細(xì)胞通過(guò)一個(gè)檢測(cè)過(guò)程即否定選擇過(guò)程，在胸腺的T細(xì)胞(未成熟的T細(xì)胞)，對(duì)自身蛋白有反應(yīng)的被破壞，只有那些不與自身蛋白結(jié)合的T細(xì)胞可以離開(kāi)胸腺(成熟的T細(xì)胞)此后，這些成熟的細(xì)胞就在體內(nèi)血液中循環(huán)，完成免疫功能，保護(hù)身體不受外來(lái)抗原損害。目前，免疫細(xì)胞的自體耐受主要由否定選擇算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。在入侵檢測(cè)領(lǐng)域里，使用否定選擇算法生成檢測(cè)器。1.2算法描述

否定選擇算法(如圖3.1所示)可概括如下:(1)定義自體為一個(gè)長(zhǎng)度為L(zhǎng)的字符串的集合，S表示“自體”—一個(gè)受保護(hù)或者監(jiān)督的集體。例如，S可以是一個(gè)文件片段或者是某個(gè)系統(tǒng)與過(guò)程的活動(dòng)模式;(2)產(chǎn)生檢測(cè)器集合R，每一個(gè)R中檢測(cè)器與任何S中的字符串都不匹配;(3)通過(guò)不斷地將R中的檢測(cè)器與S比較來(lái)監(jiān)控S的改變。采用部分匹配規(guī)則，兩個(gè)字符串當(dāng)且僅當(dāng)至少在r個(gè)連續(xù)位上一樣時(shí)才發(fā)生匹配，是一個(gè)被選定的合適的參數(shù)，監(jiān)督S變化。檢測(cè)器與S連續(xù)匹配，如果任何檢測(cè)器都匹配，則一定有變化發(fā)生。第2頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月

否定選擇算法

第3頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2.1r一連續(xù)位匹配規(guī)則

r-連續(xù)位的匹配規(guī)則是指任意兩個(gè)字符串，如果兩個(gè)字符串中至少有連續(xù)r個(gè)對(duì)應(yīng)位上的符號(hào)相同，就說(shuō)這兩個(gè)字符串匹配。即有任意兩個(gè)字符串x和y，如果x和y至少有r個(gè)連續(xù)對(duì)應(yīng)位上的符號(hào)相同，則有x和y連續(xù)r位匹配。例如:字符表{A，B，C，D，E}，x和y為定義于其上的任意2個(gè)字符串XCBACDEABYBDADCDEA其中，有3個(gè)連續(xù)位上的符號(hào)相同(見(jiàn)下劃線部分)。當(dāng)r≦3時(shí)，為x和y匹配。這種匹配規(guī)則可應(yīng)用于任意符號(hào)表上定義的字符串,最通用的符號(hào)表為{0，l}。在一連續(xù)位的匹配規(guī)則，用PM為任意兩個(gè)等長(zhǎng)隨機(jī)字符串的匹配的概率，設(shè)如下參數(shù):m:表示符號(hào)表所含的符號(hào)數(shù)目l:表示字符串所含符號(hào)的數(shù)目，即字符串的長(zhǎng)度r:表示匹配中所要求的連續(xù)匹配位數(shù)，即匹配長(zhǎng)度符號(hào)表中的m個(gè)符號(hào)是各不相同的、是互補(bǔ)的。對(duì)于字符串每一個(gè)位置上的符號(hào)，從符號(hào)表中選取符號(hào)與之匹配即相同的概率是1/m，而與之不匹配(即互補(bǔ))的概率是(1一1/m)。當(dāng)兩個(gè)長(zhǎng)度為Z的字符串進(jìn)行比較時(shí)，如果至少有r連續(xù)對(duì)應(yīng)位上的符號(hào)相同，則這兩個(gè)串匹配。如果兩個(gè)字符串匹配，并且這種匹配是:從l長(zhǎng)度字符串的最左端開(kāi)始，有連續(xù)r個(gè)對(duì)應(yīng)位取值相同，則匹配的概率為:第4頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月如果兩個(gè)字符串匹配，并且匹配的起始位置是從l長(zhǎng)度字符串左邊的第2位到第(l一r+1)位，那么在每次匹配成功的起始位置之前，總有不匹配發(fā)生時(shí)，其每次匹配成功的概率為:(m一1)/mXm一應(yīng)當(dāng)注意:該匹配概率是近似值。因?yàn)樗鼉H包括了那些在每次匹配成功的起始位置之前，沒(méi)有匹配發(fā)生的情況。而忽視了那些在每次匹配成功的起始位置之前，有匹配發(fā)生的情況。當(dāng)使r足夠大(即m一r<<l)時(shí)，可以減小精度誤差。因?yàn)楫?dāng)l不變時(shí)，隨r的增大，兩個(gè)字符串多處發(fā)生匹配的可能性將減小。于是，兩個(gè)字符串匹配的總概率可見(jiàn)，PM隨m，r和l變化而變化。第5頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2.2檢測(cè)能力第6頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月第7頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2.3否定選擇算法存在的問(wèn)題

使用否定選擇算法產(chǎn)生的檢測(cè)器覆蓋異己空間越大說(shuō)明檢測(cè)器的檢測(cè)能力也就越強(qiáng)。理想情況下，檢測(cè)器的容量越大，則覆蓋異己空間也就越廣。但實(shí)際情況是，自體集合是一個(gè)相對(duì)較為有限的空間，而非自體集合多數(shù)情況下近似于一個(gè)無(wú)窮的空間，要完全覆蓋異己空間就需要極其大量的檢測(cè)器。而從實(shí)際應(yīng)用的情況來(lái)看，有限的系統(tǒng)資源無(wú)法滿足完全產(chǎn)生這些有效檢測(cè)器的要求。故產(chǎn)生能覆蓋整個(gè)非自體空間的檢測(cè)器是不現(xiàn)實(shí)的。同時(shí)，根據(jù)3.2.4結(jié)論2也為該觀點(diǎn)提供了理論基礎(chǔ):有限的檢測(cè)器可以保護(hù)大量的自體數(shù)據(jù)集?，F(xiàn)在的問(wèn)題是如何在檢測(cè)器容量確定的情況下，盡可能多的覆蓋異己空間。

Forrest提出的否定選擇算法中，使用r一連續(xù)位匹配規(guī)則產(chǎn)生的檢測(cè)器會(huì)存在黑洞，使得覆蓋異己空間變小。

Forrest否定選擇算法中全長(zhǎng)串的:一連續(xù)位匹配規(guī)則會(huì)存在兩類漏洞:交叉漏洞和限長(zhǎng)漏洞。(1)限長(zhǎng)漏洞限長(zhǎng)漏洞是漏洞串h至少有一個(gè)r位窗口不在S，其它窗口能夠和S匹配。例如:S={110010}，l=3，r=2，則h=101就是一個(gè)限長(zhǎng)漏洞。因?yàn)闄z測(cè)h的檢測(cè)串必須以10開(kāi)頭或者以01結(jié)尾，但是任何這樣的檢測(cè)串都會(huì)與自體匹配而不能生成。(2)交叉漏洞交叉漏洞是一個(gè)串h不在自我集S中，h中的所有窗口與S相鄰窗口交叉。

第8頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2.3否定選擇算法存在的問(wèn)題

下面用有向非循環(huán)圖DAG來(lái)描述這個(gè)漏洞。設(shè)s={0002，1011}，l=4，r二2，則相應(yīng)的DAG圖(如圖3.2所示)

從左端結(jié)點(diǎn)出發(fā)，能夠產(chǎn)生串{0001，0011，1001，1011，1000}，其中{0011，1001}是交叉漏洞。第9頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月

3.黑洞問(wèn)題討論

3.1黑洞產(chǎn)生的原因盡管希望構(gòu)造一個(gè)完整的有效檢測(cè)器集合，但是總會(huì)有一些Nonself字符串無(wú)法被檢測(cè)到，這些Nonself串就稱為“黑洞”。圖3.3給出了黑洞的直觀形象表達(dá)，在形態(tài)空間中，self集與Nonself集的界面往往是不規(guī)則的，而匹配閩值是固定的，因此有一些Nonself不能被任何檢測(cè)器檢測(cè)。

黑洞存在于任何匹配規(guī)則中，事實(shí)上，在生物免疫系統(tǒng)中，也存在黑洞問(wèn)題，而且病原體總在向黑洞中進(jìn)化，使其更難被檢測(cè)到。第10頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月3.2減少黑洞數(shù)目

對(duì)于給定字符串長(zhǎng)度L和匹配閉值r下帶有固定匹配率的r連續(xù)位匹配算法不可避免地會(huì)出現(xiàn)這樣的檢測(cè)黑洞。對(duì)于固定不變的Self集合，不同“形狀”的檢測(cè)器可以覆蓋不同的Nonself集，產(chǎn)生不同的檢測(cè)黑洞，如果能將不同“形狀”的檢測(cè)器共同作用，那么必然可以減少黑洞的存在。如圖3.4所示第11頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月

3.3漏洞的判定算法

在描述算法之前首先給出以下幾個(gè)定義。定義3.1字符串的r模板:在長(zhǎng)度為L(zhǎng)的字符串中，只對(duì)r個(gè)連續(xù)位置進(jìn)行定義，其它l-r個(gè)位置的字符可以任意取值，這樣的字符串稱為字符串r模板。定義3.2第i頭模板:是指從字符串的第i個(gè)位置開(kāi)始有確定的定義，則該模板是第i模板。定義3.3第j尾模板:是指從字符串的第j+l個(gè)位置開(kāi)始沒(méi)有確定的定義，則該模板是第j尾模板。例如，*011***就是一個(gè)長(zhǎng)度為8的字符串的3模板，同時(shí)也是一個(gè)第2頭模板和第4尾模板。定義3.4字符串的模板匹配:如果一個(gè)模板c，，其連續(xù):個(gè)位置與字符串e的對(duì)應(yīng)位置的字符相同，則稱c，和e匹配。例如，*011***和1011010。判定c是否為漏洞及生成有效檢測(cè)器的算法:(1)尋找c的字符串r模板，并設(shè)其為第i頭模板，記為:Ci，使其與C匹配，但不與集合A的任何元素匹配，同時(shí)根據(jù)r和i找到cj。如果存在這樣的模板則執(zhí)行第2步;否則認(rèn)為是漏洞，第12頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月如圖3.5所示第13頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月3.3漏洞的判定算法第14頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月3.3漏洞的判定算法第15頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月舉例說(shuō)明:

設(shè)模式的長(zhǎng)度L=10，有“自體”模式串集合為A={11111100，10001111l，1100110100，0010010011。設(shè)“非自體”模式串e=0010110100，匹配長(zhǎng)度r=3。利用上述算法判定字符串c是否是漏洞，如圖3.7。首先，構(gòu)造一個(gè)字符串r模板Ci=**101*****，然后如圖進(jìn)行搜索，則可以看到**10101010就是一個(gè)有效的檢測(cè)器，因此可以說(shuō)字符串c不是漏洞。第16頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月4.基于改進(jìn)否定選擇算法的異常檢測(cè)模型第17頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月4.1.2模型框架

該模型分為檢測(cè)器生成和檢測(cè)器識(shí)別兩個(gè)模塊。如圖4.1所示。檢測(cè)器生成模塊采用否定選擇算法來(lái)生成，但將算法中采用的rcb匹配規(guī)則用r-字符塊匹配規(guī)則替換。首先，選擇匹配閡值R，設(shè)置T檢測(cè)器容量，利用改進(jìn)的否定選擇算法生成T檢測(cè)器;其次，選擇匹配閉值R1，使得R1<R，設(shè)置B檢測(cè)器容量，利用改進(jìn)的否定選擇算法生成B檢測(cè)器。檢測(cè)器識(shí)別模塊采用B、T雙檢測(cè)器協(xié)同識(shí)別，匹配規(guī)則仍為r一字符塊匹配規(guī)則。如圖第18頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月第19頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月第20頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月第21頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月第22頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月4.3B/丁檢測(cè)器協(xié)同識(shí)別4.3.1生物免疫中B、丁細(xì)胞的作用及其協(xié)同關(guān)系

生物免疫系統(tǒng)是一個(gè)主要由淋巴細(xì)胞構(gòu)成的系統(tǒng)。淋巴細(xì)胞有兩種，一種是B細(xì)胞，它是體液免疫，分泌抗體，抗體能夠識(shí)別并結(jié)合抗原，最終清除抗原。另一種是T細(xì)胞，它是細(xì)胞免疫。其作用主要是給B細(xì)胞提供一個(gè)信號(hào)，確認(rèn)B細(xì)胞識(shí)別的nonself.B、T細(xì)胞通過(guò)細(xì)胞的接收器和抗原的抗原決定基綁定來(lái)識(shí)別抗原。接收器是由基因片斷隨機(jī)組合生成，接收器和抗原決定基越相似，它們之間的親合度越高，越容易綁定。識(shí)別抗原的任務(wù)主要是由B細(xì)胞完成的，當(dāng)它綁定到未接觸過(guò)的抗原時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)初次反應(yīng)，分泌抗體，消滅抗原。同時(shí)“學(xué)習(xí)”并記憶這種特殊的抗原結(jié)構(gòu)，當(dāng)它再次接觸同種抗原時(shí)，會(huì)快速發(fā)生再次反應(yīng)，表現(xiàn)出很快的響應(yīng)速度。其中，B細(xì)胞的“學(xué)習(xí)”、記憶能力是通過(guò)一個(gè)親和性成熟的過(guò)程。在初次反應(yīng)后，和抗原具有高親和性的B細(xì)胞大量克隆(復(fù)制)自身，在克隆過(guò)程中以較高的概率進(jìn)行變異，因變異率較高，所以經(jīng)克隆、變異過(guò)程后產(chǎn)生的新的B細(xì)胞，可能其親合度還不及父細(xì)胞，所以必須再經(jīng)過(guò)親合度判斷，親合度最高的B細(xì)胞留下，去替換親合度低的B細(xì)胞。

T細(xì)胞是在胸腺中分化發(fā)育的，而胸腺中存在體內(nèi)大部分的self蛋白，當(dāng)新生成的T細(xì)胞可以和Self蛋白綁定時(shí)，就在成熟培養(yǎng)的過(guò)程中死亡。所以，最后存活下來(lái)的T細(xì)胞是能識(shí)別nonself，而不能識(shí)別Self。T細(xì)胞的作用就是給B細(xì)胞提供一個(gè)信號(hào)，確認(rèn)B細(xì)胞識(shí)別的是nonself，表現(xiàn)出和兩種細(xì)胞的協(xié)同關(guān)系，由此可以降低B細(xì)胞的誤識(shí)別率。第23頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月4.3.2B、T檢測(cè)器原理

該文借鑒B、T細(xì)胞協(xié)作識(shí)別抗原的免疫機(jī)理，生成B、T雙檢測(cè)器進(jìn)行協(xié)同識(shí)別異常行為。首先，匹配閡值設(shè)置為r，使用改進(jìn)的否定選擇算法生成T檢測(cè)器。其次，選擇另一匹配閉值r1，令r1≦r，仍然使用改進(jìn)的否定選擇算法生成B檢測(cè)器。最后，生成B、T雙檢測(cè)器進(jìn)行協(xié)同識(shí)別。將B檢測(cè)器作為T檢測(cè)器的前置過(guò)濾檢測(cè)器，用于進(jìn)一步減輕T檢測(cè)器的檢測(cè)負(fù)擔(dān)，提高檢測(cè)速度和準(zhǔn)確率。4.3.3檢測(cè)器生成檢測(cè)器的生成算法(如圖4.5)如下:(l)字符串隨機(jī)發(fā)生器隨機(jī)生成L位的二進(jìn)制字符串，這時(shí)生成的字符串是未成熟的，還不能作為檢測(cè)器使用，這些隨機(jī)生成的字符串只是作為檢測(cè)器的候選字串;(2)二進(jìn)制字符串與Self集中的每一個(gè)字符串作，一字符塊匹配運(yùn)算，如果該二進(jìn)制字符串與Self集中任一個(gè)字符串匹配運(yùn)算為真，則忽略字符串(所謂的殺死)，轉(zhuǎn)入步驟1，如果該二進(jìn)制字符串與Self中的每一個(gè)字符串都不匹配，那么將該字符串加入到檢測(cè)器集中去，成為成熟的檢測(cè)器;(3)判斷檢測(cè)器集中的檢測(cè)器的數(shù)目是否達(dá)到一定的量，如果達(dá)到，構(gòu)造完畢，否則轉(zhuǎn)入步驟1。第24頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月檢測(cè)器的生成算法如圖4.5如下:

第25頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月4.3.4檢測(cè)器識(shí)別

當(dāng)B、T檢測(cè)器生成后，就可用它們協(xié)同起來(lái)識(shí)別抗原。正如在機(jī)體免疫中用B細(xì)胞識(shí)別抗原一樣，用B檢測(cè)器集來(lái)識(shí)別抗原，因?yàn)锽檢測(cè)器所覆蓋的抗原空間更大。將外來(lái)抗原用和檢測(cè)器一樣的編碼方式表示，同樣運(yùn)用r一字符塊匹配規(guī)則，將它們和每一個(gè)B檢測(cè)器相比較，當(dāng)某個(gè)B檢測(cè)器與之匹配，此檢測(cè)器被激活，由B檢測(cè)器的生成過(guò)程可知，B檢測(cè)器可能和sel曬配，所以，為了降低偽肯定率(將seir當(dāng)作nonsel喲幾率)，需要T檢測(cè)器的協(xié)同刺激。此時(shí)，將那些由B檢測(cè)器識(shí)別到的抗原再和T檢測(cè)器相比較，如果能和T檢測(cè)器相匹配，說(shuō)明該抗原是nonself，報(bào)警。反之，如果不能匹配，則報(bào)警等待系統(tǒng)相應(yīng)。另一方面，B檢測(cè)器作為T檢測(cè)器的前置過(guò)濾檢測(cè)器，提高了使用T檢測(cè)器單一檢測(cè)器的檢測(cè)速度。如圖4.6所示。第26頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月

5.仿真實(shí)驗(yàn)

在前面章節(jié)理論分析的基礎(chǔ)上，首先對(duì)黑洞問(wèn)題進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)說(shuō)明黑洞的存在及黑洞存在的數(shù)量和自體集S本身的相似度、匹配閡值:的大小有關(guān)。然后對(duì)模型采用改進(jìn)否定選擇算法生成B、T檢測(cè)器協(xié)同識(shí)別檢測(cè)的檢測(cè)率進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，來(lái)進(jìn)一步研究基于否定選擇算法的入侵檢測(cè)系統(tǒng)模型，從而驗(yàn)證該模型的檢測(cè)準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)較高的檢測(cè)率和低的誤報(bào)率。5.1黑洞仿真實(shí)驗(yàn)

(l)采用r連續(xù)位匹配算法，在r，L固定情況下。假設(shè)在否定選擇算法中采用r連續(xù)位匹配算法，字符串長(zhǎng)度為L(zhǎng)，匹配閡值r固定，并設(shè)為L(zhǎng)=10，r=5。自我集s1={0110100110;1000010000;1010101010;1111011100}通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，計(jì)算出黑洞的數(shù)量為4個(gè)。如圖5.1所示。圖中橫坐標(biāo)為自我串的高五位10進(jìn)制數(shù)值，縱坐標(biāo)為自我串的低5位10進(jìn)制數(shù)值。圖中橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)交差點(diǎn)上的黑點(diǎn)代表檢測(cè)器覆蓋異己空間點(diǎn)。圖中空白點(diǎn)為self和漏洞點(diǎn)。第27頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月5.1Self集相似度小情況下黑洞數(shù)量圖

當(dāng)自我集s2={0110100110;1011011000;0010010100;0100110011}，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，計(jì)算出黑洞數(shù)量為2個(gè)。如圖5.2所示。圖中橫坐標(biāo)為自我串的高5位10進(jìn)制數(shù)值，縱坐標(biāo)為自我串的低5位10進(jìn)制數(shù)值。圖中橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)交差點(diǎn)上的黑點(diǎn)代表檢測(cè)器覆蓋異己空間點(diǎn)。圖中空白點(diǎn)為self和漏洞點(diǎn)。第28頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月圖5.2Self集較相似情況下黑洞數(shù)量圖

比較圖5.1和圖5.2可知，Self集本身越相似，黑洞數(shù)量越少。(2)假設(shè)在否定選擇算法中采用:連續(xù)位匹配算法，字符串長(zhǎng)度為L(zhǎng)，self集固定，設(shè)為s={0110100110;1011011000;0010010100;0100110011}，L=10。匹配閩值r可變。當(dāng)r=7時(shí)，如圖5.2所示。當(dāng)r=5時(shí)，如圖5.3所示。第29頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月圖5.3當(dāng)r=時(shí)的黑洞數(shù)量圖

比較圖5.2和圖5.3可知，匹配閉值:越大，黑洞數(shù)量越少。第30頁(yè)，課件共37頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月

5.2改進(jìn)算法仿真實(shí)驗(yàn)

要驗(yàn)證模型的檢測(cè)準(zhǔn)確性，主要著重驗(yàn)證該模型采用的改進(jìn)否定選擇算法生成的B、T雙檢測(cè)器的檢測(cè)率要比原算法生成的檢測(cè)器的檢測(cè)率在一定程度上有所提高。由于入侵檢測(cè)是一個(gè)很復(fù)雜的問(wèn)題，不僅涉及大量使用的通信協(xié)議，而且還涉及到許多操作系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、軟件漏洞等。另外，網(wǎng)絡(luò)中入侵或攻擊方式多種多樣，因此，我們不可能采用眾多的入侵或攻擊分別對(duì)模型的功能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所以本次實(shí)驗(yàn)我們準(zhǔn)備構(gòu)造一個(gè)具有通用性的數(shù)據(jù)格式來(lái)表示網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)信息。如表5.1所示是TCP包和