基于递归定量分析的网络时间隐蔽信道检测方法研究

发布时间：2017-07-14 23:08

  本文关键词：基于递归定量分析的网络时间隐蔽信道检测方法研究

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【摘要】：随着信息技术的迅速发展,网络安全问题越来越引起人们的重视。接二连三的信息泄露事件不时地提醒人们网络安全问题形势严峻。网络时间隐蔽信道是一种隐蔽性极强的网络隐蔽信道,可以成为信息泄露的理想方式,严重危害网络安全。因此,研究网络时间隐蔽信道检测技术对解决网络安全问题具有重要意义。目前,研究人员提出了许多网络时间隐蔽信道的检测方法,这些方法绝大多数都是基于线性分析的。然而网络环境是一个高度复杂的非线性系统。用线性分析的方法来研究非线性问题是有缺陷的,一方面线性分析方法很难准确刻画非线性系统的特征,这就导致基于线性分析的检测方法通用性能较差,一般只能检测出某一特定的网络时间隐蔽信道,即使可以检测出其他网络时间隐蔽信道,其检测效果也不理想；另一方面线性分析方法需要对非线性问题进行线性假设,这使得这类方法依赖于极其稳定的网络环境,很难适用于真实的网络环境。熵检测方法是最有效的通用网络时间隐蔽信道检测算法,可以对当前典型的网络时间隐蔽信道进行有效检测。但研究人员随后又提出了基于熵调节方法的抗熵检测网络时间隐蔽信道。本文从非线性分析的视角来研究网络时间隐蔽信道的检测问题,提出了一种基于递归定量分析的检测方法。递归定量分析是一种有效的非线性分析方法,可以准确刻画非线性系统的特性,从而克服了线性分析方法研究非线性问题的不足。该检测方法具有通用性,可以有效检测当前典型的几种网络时间隐蔽信道,包括抗熵检测的网络时间隐蔽信道。本文对该检测方法的原理进行了阐释,进而对检测方法的实现过程进行了细致描述,最后通过实验证明了该检测方法的有效性。
【关键词】：网络安全 网络时间隐蔽信道 递归图 递归定量分析
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN915.08
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 绪论7-11
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 研究意义8-9
• 1.3 本文的主要研究内容9
• 1.4 本文的组织结构和内容安排9-11
• 2 相关知识和研究现状11-18
• 2.1 隐蔽信道概述11-13
• 2.1.1 隐蔽信道概念11
• 2.1.2 隐蔽信道分类11-13
• 2.2 网络存储隐蔽信道13-14
• 2.3 网络时间隐蔽信道14-15
• 2.3.1 主动式网络时间隐蔽信道14
• 2.3.2 被动式网络时间隐蔽信道14-15
• 2.4 网络时间隐蔽信道检测15-17
• 2.4.1 专用检测方法15-16
• 2.4.2 通用检测方法16
• 2.4.3 网络时间隐蔽信道检测方法总结16-17
• 2.5 本章小结17-18
• 3 基于递归定量分析的网络时间隐蔽信道检测原理18-30
• 3.1 网络时间隐蔽信道的通信模型18-19
• 3.2 网络包间间隔时间序列非线性分析19-20
• 3.3 递归图20-24
• 3.3.1 相空间重构20-22
• 3.3.2 递归图22-23
• 3.3.3 递归图中的模式23-24
• 3.4 递归定量分析24
• 3.5 网络包间间隔时间序列的递归图定性分析与量化指标提取24-29
• 3.5.1 递归图定性分析25-29
• 3.5.2 递归图量化指标提取29
• 3.6 本章小结29-30
• 4 基于递归定量分析的检测方法设计30-38
• 4.1 检测方法模型设计30-32
• 4.1.1 正常信道模型设计30-31
• 4.1.2 检测信道模型设计31-32
• 4.2 检测方法设计32-35
• 4.2.1 正常信道模型建立算法32-33
• 4.2.2 网络时间隐蔽信道检测算法33-35
• 4.3 网络时间隐蔽信道检测器设计35-37
• 4.4 本章小结37-38
• 5 实验与实验数据分析38-51
• 5.1 实验介绍38-41
• 5.1.1 实验环境38-39
• 5.1.2 隐蔽信道发生器39-40
• 5.1.3 实验内容40
• 5.1.4 正常数据流40-41
• 5.2 正常信道模型建立实验41-46
• 5.2.1 相空间重构参数选取41-43
• 5.2.2 递归阈值的选取43-46
• 5.2.3 检测阈值的确定46
• 5.2.4 正常信道模型46
• 5.3 检测实验46-50
• 5.3.1 主动式网络时间隐蔽信道检测实验46-48
• 5.3.2 被动式网络时间隐蔽信道检测实验48-49
• 5.3.3 检测窗口考查49-50
• 5.4 本章小结50-51
• 6 总结与展望51-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-57
• 附录57

【参考文献】

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1 王箴;基于聚类和分化特性的网络时间隐蔽信道检测方法的研究[D];南京理工大学;2012年

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本文编号：542672