基于量子神经网络的启发式网络隐蔽信道检测模型

• 作者: 唐彰国 张健 李焕洲 钟明全
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 隐蔽信道 量子神经网络 通信指纹 启发式 检测
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3033-3035,3038
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.08.059

摘要

为了提高隐蔽信道的检测率,讨论了传统的隐蔽信道检测技术的原理并对其特点作了详细的对比研究；通过对网络隐蔽通道特点的归纳和分析,找到可以描述网络隐蔽通道的若干属性,并提出基于网络隐蔽通道特征指纹的检测思想,归纳出隐蔽信道在协议域、统计规律、行为特征等方面表现出的通信指纹信息,在此基础上,设计并实现了一个基于量子神经网络的启发式网络隐蔽信道检测模型.测试结果表明该检测模型运行高效、检测结果较准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健	四川师范大学网络与通信技术研究所	141	773	14.0	19.0
2	李焕洲	四川师范大学网络与通信技术研究所	40	272	10.0	15.0
3	唐彰国	四川师范大学网络与通信技术研究所	27	155	7.0	11.0
4	钟明全	四川师范大学网络与通信技术研究所	16	142	7.0	11.0