發(fā)布時(shí)間：2018-08-27 09:55

【摘要】：在網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)隱蔽信道通過存儲(chǔ)特征的異常性檢測(cè)優(yōu)化中,由于存儲(chǔ)特征有較強(qiáng)的偽裝性和變化隨機(jī)性,采用當(dāng)前算法進(jìn)行隱蔽信道檢測(cè)時(shí),各種存儲(chǔ)特征指標(biāo)無法完成量化,存在隱蔽信道檢測(cè)誤差大的問題。為解決上述問題,提出一種改進(jìn)校正熵的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)隱蔽信道優(yōu)化檢測(cè)方法。上述方法先引入高階隨機(jī)統(tǒng)計(jì)量描述網(wǎng)絡(luò)用戶存儲(chǔ)規(guī)律,融合于條件熵理論,對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶存儲(chǔ)操作序列的次數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并利用熵率的隨機(jī)性度量指標(biāo)衡量網(wǎng)絡(luò)原始存儲(chǔ)數(shù)據(jù)流熵率的變化,計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)變化的規(guī)律性指標(biāo),以上述指標(biāo)為依據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)隱蔽信道進(jìn)行檢測(cè),改進(jìn)了當(dāng)前算法的弊端,極大地提升了算法的檢測(cè)精度。仿真結(jié)果表明,上述算法提高了網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)隱蔽信道檢測(cè)精確度。
[Abstract]:In network storage covert channel detection optimization through storage features, because storage features have strong camouflage and randomness, when using the current algorithm to detect hidden channels, various storage feature indicators can not be quantified. There exists the problem of large detection error of covert channel. In order to solve the above problems, a network storage covert channel optimization detection method based on modified correction entropy is proposed. The above method firstly introduces high-order random statistics to describe the rules of network user storage, and combines the theory of conditional entropy to predict the number of times of network user storage operation sequence. The random measure index of entropy rate is used to measure the change of the entropy rate of the original storage data stream of the network, and the regular index of the network storage data change is calculated. Based on the above indexes, the hidden channel of the network storage is detected. The shortcomings of the current algorithm are improved, and the detection accuracy of the algorithm is greatly improved. Simulation results show that the proposed algorithm improves the accuracy of network storage hidden channel detection.
【作者單位】： 南開大學(xué)濱海學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2206926