检索结果-南通市图书馆

网络安全技术与应用 2025年第1期 53-55页

作者：李默涵王康安徽建筑大学(合肥)

提出一种基于优化的密度聚类的存储型网络隐蔽信道检测算法（ND-SNCCD）。该算法在DBSCAN聚类的预处理阶段，使用R树和KD树（K-dimensional树）相结合加速核心点查询，提高检测效率。然后根据聚类结果判断通信数据中的异常点比例，评估... 详细信息

提出一种基于优化的密度聚类的存储型网络隐蔽信道检测算法（ND-SNCCD）。该算法在DBSCAN聚类的预处理阶段，使用R树和KD树（K-dimensional树）相结合加速核心点查询，提高检测效率。然后根据聚类结果判断通信数据中的异常点比例，评估存储型网络的隐蔽信道。研究结果显示，这一算法具有更短的训练时间和较低的时间复杂度。并实现高准确度的检测。

关键词：存储型网络隐蔽信道聚类算法 KD树 R树

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多协议存储型网络隐蔽信道检测研究

多协议存储型网络隐蔽信道检测研究

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作者：李默涵安徽建筑大学

学位级别：硕士

近年来,网络隐蔽信道通过操纵网络协议,将数据隐藏在看似无害的信息中,由此引发了信息泄露、黑客袭击、DDo S攻击等一系列日益严重的网络信息安全威胁。特别是存储型网络隐蔽信道,因其高度的隐蔽性和多样性,检测难度不断上升,且潜在危... 详细信息

近年来,网络隐蔽信道通过操纵网络协议,将数据隐藏在看似无害的信息中,由此引发了信息泄露、黑客袭击、DDo S攻击等一系列日益严重的网络信息安全威胁。特别是存储型网络隐蔽信道,因其高度的隐蔽性和多样性,检测难度不断上升,且潜在危害巨大,给网络安全领域带来了前所未有的挑战。本研究工作源于国防科研项目,旨在通过深入研究存储型网络隐蔽信道检测问题,建立有效的检测模型,为项目提供技术支持。本文主要研究和创新点如下:(1)针对当前存储型网络隐蔽信道中网络协议检测特征不明显的问题,尤其是在面对未知新型特征时,本文通过kd-tree优化DBSCAN密度聚类算法后再进行检测。在DBSCAN算法进行聚类时,对计算数据样本中每个点邻域的过程进行了优化,运用了高效的kd-tree数据结构进行数据索引,从而加速邻域对象的查找过程,避免了繁琐的全局搜索。通过实验验证,优化后的聚类算法不仅降低了时间复杂度,减少了开销,针对缺乏明显特征的IP、TCP、ICMP等多个网络协议字段组合的检测效率得到提升。(2)对于已知检测无明显特征的存储型网络协议隐蔽信道方法,目前大多采用单个基学习器。本文则创新地使用了基于CART决策树的Bagging集成算法进行存储型网络隐蔽信道的检测。这种算法实现简单,便于实际应用,并能有效避免单一基学习模型可能存在的局限性。实验结果表明,Bagging集成学习的综合检测效果优越,误报率低,可检测TCP/IP网络协议中多个字段特征的存储型网络隐蔽信道。(3)以往的存储型网络隐蔽信道检测系统主要聚焦于单一网络协议隐蔽信道类型,存在检测不全面、检测体系不完整、检测成功率低等问题。为此,本文最终设计并实现了一个多协议存储型网络隐蔽信道检测系统。该系统能够对网络数据流量进行特征提取,并通过三种检测模型对存储型网络隐蔽信道存在情况进行判断。这三个检测模型分别为基于规则特征检测、基于优化聚类检测和基于Bagging集成检测。通过多种检测模块的协同工作,有效提高了检测的全面性和准确性。本系统将多个功能模型相互嵌套,形成了一套完备的,涵盖TCP/IP网络中多个协议类型的检测体系,也使得检测更加全面高效,提高了整体检测率。图[48]表[14]参[70]

关键词：存储型网络隐蔽信道优化DBSCAN聚类算法 Bagging检测模型网络隐蔽信道检测系统

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