摘要 | 第7-8页 |
Abstract | 第8-9页 |
第一章 绪论 | 第15-20页 |
1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
1.2.1 网络存储隐蔽信道检测技术 | 第16-17页 |
1.2.2 网络时间隐蔽信道检测技术 | 第17-18页 |
1.3 本文的主要贡献 | 第18-19页 |
1.4 本文组织架构 | 第19-20页 |
第二章 网络隐蔽信道相关基础知识 | 第20-28页 |
2.1 网络隐蔽信道的概述 | 第20-26页 |
2.1.1 网络隐蔽信道的出现 | 第20-21页 |
2.1.2 网络隐蔽信道的分析模型 | 第21-24页 |
2.1.3 网络隐蔽信道的分类及其存在条件 | 第24-26页 |
2.2 支持向量机算法与随机森林算法 | 第26-27页 |
2.2.1 支持向量机算法 | 第26-27页 |
2.2.2 随机森林算法 | 第27页 |
2.3 本章小结 | 第27-28页 |
第三章 基于规则特征的TCP/IP网络存储隐蔽信道检测技术 | 第28-40页 |
3.1 引言 | 第28页 |
3.2 基于TCP/IP实现的网络存储隐蔽信道隐藏机制分析 | 第28-30页 |
3.2.1 TCP/IP协议中载体字段的定义 | 第28-29页 |
3.2.2 TCP/IP协议中载体字段的分类 | 第29-30页 |
3.3 基于规则特征的网络存储隐蔽信道检测 | 第30-34页 |
3.3.1 数据包头部字段的特征分析 | 第30-32页 |
3.3.2 基于规律性和关联性的特征向量的选取 | 第32-33页 |
3.3.3 检测模型 | 第33-34页 |
3.4 实验结果与分析 | 第34-38页 |
3.4.1 实验数据集 | 第34页 |
3.4.2 核函数选择 | 第34-35页 |
3.4.3 检测窗口参数确定 | 第35-36页 |
3.4.4 实验结果 | 第36页 |
3.4.5 性能对比与分析 | 第36-38页 |
3.5 本章小结 | 第38-40页 |
第四章 基于IPDs多维特征的网络时间隐蔽信道检测技术 | 第40-51页 |
4.1 引言 | 第40页 |
4.2 经典网络时间隐蔽信道的IPDs分布分析 | 第40-42页 |
4.2.1 On-Off类型时间隐蔽信道 | 第40-41页 |
4.2.2 L-N类型时间隐蔽信道 | 第41页 |
4.2.3 Jitterbug类型时间隐蔽信道 | 第41页 |
4.2.4 TimeReplay类型时间隐蔽信道 | 第41-42页 |
4.3 基于IPDs多维特征的网络时间隐蔽信道检测方法 | 第42-45页 |
4.3.1 多维特征的选取 | 第42-43页 |
4.3.2 检测模型与算法 | 第43-45页 |
4.4 实验结果与分析 | 第45-50页 |
4.4.1 实验数据集 | 第45-46页 |
4.4.2 实验场景参数和特征阈值的确定 | 第46-49页 |
4.4.3 检出率与时间性能评估 | 第49-50页 |
4.5 本章小结 | 第50-51页 |
第五章 基于随机森林的网络时间隐蔽信道检测技术 | 第51-62页 |
5.1 引言 | 第51页 |
5.2 基于SVM的检测方法 | 第51-52页 |
5.2.1 规则度检验 | 第51-52页 |
5.2.2 熵和条件修正熵检验 | 第52页 |
5.2.3 K-S验证检验 | 第52页 |
5.3 网络时间隐蔽信道的通信指纹选取 | 第52-55页 |
5.3.1 低阶统计特征 | 第53页 |
5.3.2 高阶统计特征 | 第53-54页 |
5.3.3 非参数统计特征 | 第54-55页 |
5.4 基于随机森林算法的网络时间隐蔽信道盲检测方法 | 第55-57页 |
5.4.1 检测系统模型建立与检测算法设计 | 第55-56页 |
5.4.2 特征提取过程 | 第56-57页 |
5.5 实验结果与分析 | 第57-61页 |
5.5.1 实验数据集 | 第57页 |
5.5.2 随机森林中决策树个数的确定 | 第57-58页 |
5.5.3 检出率对比分析 | 第58-60页 |
5.5.4 统计特征评估 | 第60-61页 |
5.6 本章小结 | 第61-62页 |
总结与展望 | 第62-64页 |
一、全文总结 | 第62-63页 |
二、下一步工作 | 第63-64页 |
致谢 | 第64-66页 |
参考文献 | 第66-71页 |
作者简历 | 第71页 |