TY - Jour A2 - 徐，Xiaolong Au - Zahednejad，Behnam Au - Ke，Lishan Au - Li，Jing Py - 2020年DA - 2020/10/16 TI - 一种基于机器学习的认证和密钥协议的安全分析方法协议SP - 8848389 VL - 2020 AB - 机器学习在验证安全分析中的应用和关键协议协议首次由Ma等人推出。在2018年。虽然他们首次获得了72％的准确性的显着结果，但它们的分析仅限于重放攻击和关键确认攻击。此外，他们的建议框架基于多分类问题，其中每个协议或数据集实例要么是安全攻击，如重放攻击，密钥确认或其他攻击等安全攻击。在本文中，我们表明，多分类不是用于这种分析的适当框架，因为认证协议可能同时遭受不同的攻击。此外，我们考虑了更多的安全性属性和攻击来分析协议。这些属性包括强身份验证和未知密钥共享（UKS）攻击，关键新鲜度，密钥认证和密码猜测攻击。此外，我们使用第十个特征提出了更高效的数据集施工模型，这在很大程度上提高了求解速度。结果表明，我们所提出的模型在所有机器学习解决算法中至少超过10-20％，因此在分析所有安全性质和攻击时，上限性达到超过80％的准确度。尽管以前的模型，我们所提出的数据集施工模型的分类准确性随着数据集大小的增加而升高。 SN - 1939-0114 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8848389 DO - 10.1155/2020/8848389 JF - Security and Communication Networks PB - Hindawi KW - ER -