基于秘密共享原理的网络时间隐蔽信道检测的研究

发布时间：2022-11-06 14:39

　　随着互联网通信技术的高速发展,网络在给我们带来便利的同时,网络信息安全问题也越来越受到人们的关注。网络时间隐蔽信道通过调制合法通信链路中的数据包时间特性来传递隐蔽信息,由于这是一种合法且细微的修改方式,因此具有极强的隐蔽性,给网络信息安全带来了严重危害。因此,针对网络时间隐蔽信道的检测是一个重要的研究课题。从现有的研究来看,目前的检测算法并没有考虑网络环境中存在的有意或者无意的网络干扰对检测结果的影响,缺乏抵御网络干扰的鲁棒性。鉴于此,本文将秘密共享原理引入网络时间隐蔽信道检测中,利用秘密共享原理的门限策略,只需要有限的流特征便可对原始网络流特征进行重构,有效的降低了网络干扰对流特征的影响,提高检测算法的鲁棒性。具体研究内容如下:（1）基于时隙质心与秘密共享原理的网络时间隐蔽信道检测算法。具体来说,该方案在深入分析网络流时延特性的基础上,利用网络流时隙质心来描述流局部特征。同时为避免局部特征的丢失,利用信息熵作为网络流全局特征的补充。最后利用秘密共享原理的秘密重构策略构造一个具有较高鲁棒性流标识符。该方案以四类经典的网络时间隐蔽信道作为检测对象,并在不同的网络环境下评估了其有效性。实验... 

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 网络时间隐蔽信道的研究现状
        1.2.1 网络隐蔽信道定义及模型
        1.2.2 网络隐蔽信道分类
        1.2.3 网络时间隐蔽信道构造方法
        1.2.4 网络时间隐蔽信道检测算法
    1.3 秘密共享原理
        1.3.1 Shamir’s门限秘密共享方案
        1.3.2 一种加权门限秘密共享方案
    1.4 论文的主要工作和组织结构
        1.4.1 论文的主要工作
        1.4.2 论文的组织结构
第2章 基于时隙质心的检测算法
    2.1 引言
    2.2 典型网络流时间特征
    2.3 网络时间隐蔽信道检测方案
        2.3.1 检测模型描述
        2.3.2 网络流局部特征提取
        2.3.3 信道权值设置
        2.3.4 标识符重构
        2.3.5 检测规则
    2.4 实验结果与分析
        2.4.1 实验环境搭建
        2.4.2 基于理想网络环境下的检测分析
        2.4.3 基于网络抖动环境下的检测分析
        2.4.4 基于包丢失和包注入下的检测分析
        2.4.5 多重干扰下的检测分析
    2.5 本章小结
第3章 基于混沌理论的检测算法
    3.1 引言
    3.2 相空间重构技术
    3.3 网络时间隐蔽信道检测方案
        3.3.1 检测模型描述
        3.3.2 相空间重构
        3.3.3 标识符重构
        3.3.4 检测规则
    3.4 实验结果与分析
        3.4.1 实验环境搭建
        3.4.2 混沌性判别
        3.4.3 理想网络环境下的检测分析
        3.4.4 网络抖动下的检测分析
        3.4.5 包丢失和包注入下的检测分析
        3.4.6 多重干扰下的检测分析
    3.5 本章小结
第4章 基于流量预测的检测算法
    4.1 引言
    4.2 网络流量预测模型
    4.3 网络时间隐蔽信道检测方案
        4.3.1 检测模型描述
        4.3.2 网络流量预测
        4.3.3 流量特征提取
        4.3.4 标识符重构
        4.3.5 检测规则
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 实验环境搭建
        4.4.2 流量预测分析
        4.4.3 理想网络环境下的检测分析
        4.4.4 网络干扰环境下的检测分析
        4.4.5 检测效率分析
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 研究工作总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]差分信息熵的网络时序型隐蔽信道检测[J]. 张宇飞,沈瑶,杨威,肖?汉,黄刘生.  软件学报. 2019(09)
[2]网络隐蔽信道关键技术研究综述[J]. 李彦峰,丁丽萍,吴敬征,崔强,刘雪花,关贝,王永吉.  软件学报. 2019(08)
[3]2018年我国互联网网络安全态势综述[J]. 王小群,韩志辉,徐剑,朱天,饶毓,摆亮,毛洪亮.  保密科学技术. 2019(05)
[4]第43次CNNIC中国互联网报告发布[J].   中国广播. 2019(04)
[5]2018年瑞星网络安全报告与趋势展望[J]. 吕云峰.  信息安全研究. 2019(03)
[6]隐蔽信道研究[J]. 王永吉,吴敬征,曾海涛,丁丽萍,廖晓锋.  软件学报. 2010(09)
[7]NEW METHOD FOR WEAK FAULT FEATURE EXTRACTION BASED ON SECOND GENERATION WAVELET TRANSFORM AND ITS APPLICATION[J]. Duan Chendong He ZhengjiaJiang HongkaiSchool of Mechanical Engineering,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049, China.  Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2004(04)
[8]一种自适应全局最小平均p-范数算法[J]. 冯大政,常冬霞,袁莉.  电子学报. 2001(S1)

硕士论文
[1]多变量混沌时序分析在网络流量预测上的应用研究[D]. 隋晓晨.天津理工大学 2013
[2]网络流量的特性分析与预测研究[D]. 王西锋.西北大学 2007



本文编号：3703680