隨著信息化進程的不斷加快,人們的日常生活已經(jīng)離不開網(wǎng)絡(luò),許多事情都可以通過網(wǎng)絡(luò)完成。隱蔽信道通過對網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包進行特殊修改,可以在其中隱藏信息。由于其目的是隱藏通信的事實,而不是對信息進行加密,因此,系統(tǒng)安全軟件很難發(fā)現(xiàn)這種信息泄露,使得隱蔽信道的檢測較為困難。文件傳輸協(xié)議（File Transfer Protocol,FTP）在互聯(lián)網(wǎng)中被廣泛用于文件傳播。為了保持客戶端對文件服務(wù)器的長連接,客戶端會發(fā)送某些特定的FTP命令。利用這些命令來表達特定的含義,再結(jié)合其它命令可以很容易實現(xiàn)隱蔽信道。在文本情感分類方面效果良好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）可以模仿人腦的思維方式,通過對數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)能得到良好的模型。基于此,本文提出基于CNN的FTP隱蔽信道檢測模型。本文主要工作內(nèi)容如下:本文從隱蔽信道的定義出發(fā),探究其產(chǎn)生的原因和一般模型。通過對隱蔽信道自身的構(gòu)造機制進行分析,闡述了傳統(tǒng)檢測算法的弊端。FTP協(xié)議的命令序列經(jīng)過人為修改后,可以用于泄露信息。本文對FTP命令進行編碼,將其作為輸入數(shù)據(jù)來訓(xùn)練CNN模型。為了使訓(xùn)練過程加速收斂和防... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

卷積過程

圖 2.8 最大池化示例利用特征區(qū)域的一部分求均值或最大值來代替這部分區(qū)數(shù)據(jù)通常具有“靜態(tài)性”，也就是一個區(qū)域內(nèi)有用的特。如果將數(shù)據(jù)中的連續(xù)區(qū)域用于池化，并且只池化同一

過擬合示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]DNS協(xié)議隱蔽信道的構(gòu)建和檢測技術(shù)研究[D]. 谷傳征.上海交通大學(xué) 2012



本文編號：3474936