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基于時(shí)隙特征的網(wǎng)絡(luò)流水印技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-07-10 00:24
  隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用深入社會(huì)的各個(gè)方面,網(wǎng)絡(luò)安全與隱私保護(hù)形勢(shì)日益嚴(yán)峻。匿名網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能較好地隱藏身份等個(gè)人隱私信息,但又易于被攻擊者所利用,為其不法行為增加掩護(hù),并阻礙對(duì)其監(jiān)控與追蹤。主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)流水印技術(shù)是解決非法入侵追蹤的主要方法之一。目前的水印方法在水印魯棒性和隱蔽性上較難獲得最佳平衡,而且在水印實(shí)時(shí)性問題上,也難以滿足對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用。本文對(duì)現(xiàn)有的主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)流水印方法進(jìn)行了研究與分析。針對(duì)當(dāng)前時(shí)隙特征類水印方法的缺陷,提出了一種基于時(shí)隙質(zhì)心的動(dòng)態(tài)Turbo碼水印方法,一方面通過水印方法的糾錯(cuò)能力提高了水印的魯棒性,另一方面通過動(dòng)態(tài)匹配的方式增強(qiáng)了水印的隱蔽性。在此基礎(chǔ)上,為了提升應(yīng)用的實(shí)時(shí)性,提出了一種基于幾何哈夫曼的雙重編碼水印方法。本文的主要研究工作如下:(1)通過對(duì)各種水印方法的比較,結(jié)合Turbo碼強(qiáng)大的糾錯(cuò)能力,提出了一種基于時(shí)隙特征的動(dòng)態(tài)Turbo碼水印方法(Interval Centroid-Based Dynamic Turbo Watermarking,ICBDTW),為了減少對(duì)原始流的干擾,基于相似度比較實(shí)現(xiàn)水印序列。嵌入端首先初始化系統(tǒng)參數(shù),并生成一組Turbo... 

【文章來源】:江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】:78 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 網(wǎng)絡(luò)流水印研究現(xiàn)狀
        1.2.1 被動(dòng)網(wǎng)絡(luò)流分析研究現(xiàn)狀
        1.2.2 ANFW研究現(xiàn)狀
        1.2.3 網(wǎng)絡(luò)干擾
        1.2.4 典型網(wǎng)絡(luò)攻擊模型
    1.3 論文主要工作
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)研究技術(shù)
    2.1 ANFW技術(shù)
        2.1.1 ANFW基本框架
        2.1.2 ANFW的技術(shù)分類
    2.2 Turbo碼技術(shù)
        2.2.1 Turbo碼概述
        2.2.2 Turbo碼的編碼原理
        2.2.3 Turbo碼的譯碼原理
    2.3 哈夫曼編碼
        2.3.1 哈夫曼概述
        2.3.2 哈夫曼原理
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于時(shí)隙特征的動(dòng)態(tài)Turbo碼水印方法
    3.1 引言
    3.2 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)流水印框架
    3.3 水印嵌入
    3.4 水印檢測(cè)
    3.5 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
        3.5.2 自同步分析
        3.5.3 魯棒性分析
        3.5.4 隱蔽性分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于GHC的雙重編碼水印方法
    4.1 引言
    4.2 水印方法概述
    4.3 水印匹配器
    4.4 編碼、解碼機(jī)制
        4.4.1 編碼過程
        4.4.2 解碼過程
    4.5 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.5.1 實(shí)時(shí)性分析
        4.5.2 自同步分析
        4.5.3 抗干擾能力
        4.5.4 隱蔽性分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間的科研成果



本文編號(hào):3274794

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