干扰波动属性下的网络隐蔽信道检测方法研究

发布时间：2018-10-12 06:39

【摘要】：研究干扰波动属性下的网络隐蔽信道准确检测问题。网络隐蔽信道的属性特征在外界强干扰的条件下会发生一定程度的变化,如果多个信道属性变化程度较大,缺少融合约束,融合后的网络信道属性特征会发生偏差,导致网络隐蔽信道检测准确性不高。为了避免上述缺陷,提出了一种基于粒子滤波算法的分组LS频域信道检测方法。利用粒子滤波方法,去除外界因素造成的强干扰,为网络隐蔽信道检测提供准确的数据基础。利用分组LS频域信道检测方法,实现网络隐蔽信道检测。实验结果表明,利用本文算法进行网络隐蔽信道检测,能够提高检测的准确性,取得了令人满意的效果。
[Abstract]:The problem of accurate detection of covert channels in the presence of interference fluctuation is studied. The attribute characteristics of the covert network channel will change to a certain extent under the condition of strong external interference. If the attributes of multiple channels change greatly and lack of convergence constraints, the network channel attributes will deviate after the convergence. As a result, the accuracy of network hidden channel detection is not high. In order to avoid the above defects, a packet LS frequency-domain channel detection method based on particle filter algorithm is proposed. The particle filter method is used to remove the strong interference caused by external factors and to provide an accurate data base for the detection of covert channels in the network. Using packet LS frequency domain channel detection method, the network covert channel detection is realized. The experimental results show that the proposed algorithm can improve the accuracy of the detection and obtain satisfactory results.
【作者单位】： 菏泽学院计算机与信息工程系;
【基金】：基金国家自然科学基金(60873139)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2265157