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一种针对BitTorrent协议中have消息的隐写分析方法 被引量：3
1
作者 徐心怡 翟江涛 戴跃伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第3期918-920,924,共4页
网络隐写是一种以计算机网络通信数据为载体的隐蔽通信技术。BitTorrent协议的巨大流量使其成为一种极佳的隐写载体,基于BitTorrent协议have消息的隐写即在此背景下提出,目前公开文献尚无有效的检测算法。基于此,提出了一种基于多特征... 网络隐写是一种以计算机网络通信数据为载体的隐蔽通信技术。BitTorrent协议的巨大流量使其成为一种极佳的隐写载体,基于BitTorrent协议have消息的隐写即在此背景下提出,目前公开文献尚无有效的检测算法。基于此,提出了一种基于多特征分类的检测方法。该方法首先提取正常have消息数据流,接着提取均值、方差与直方图特征,最后基于AdaBoost分类器给出了检测结果。实验结果表明,所提方法在观测窗口达到1 000个数据包时对该隐写的识别正确率可达96%,在检测基于have消息的隐写时具有良好效果。 展开更多
关键词 BITTORRENT网络 网络隐写分析 信息安全
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基于卷积神经网络的网络隐写分析方法研究 被引量：1
2
作者 赵丹阳 《无线互联科技》 2020年第6期36-37,44,共3页
针对现有网络隐写分析算法特征提取难度大、算法适用范围单一的问题,文章提出了一种基于卷积神经网络的网络隐写分析方法。对网络数据流进行预处理,将所有数据包处理成大小相同的矩阵,最大限度地保留数据特征完整性;使用异构卷积进行特... 针对现有网络隐写分析算法特征提取难度大、算法适用范围单一的问题,文章提出了一种基于卷积神经网络的网络隐写分析方法。对网络数据流进行预处理,将所有数据包处理成大小相同的矩阵,最大限度地保留数据特征完整性;使用异构卷积进行特征提取,减少模型计算量及参数数量,加快模型收敛速度;取消池化层,提高模型训练效率。与传统网络隐写分析方法相比,模型能够自动提取数据特征,识别多种网络隐写算法。 展开更多
关键词 网络隐写分析 卷积神经网络 特征提取
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