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摘要:
网络时间隐蔽信道的检测是网络隐蔽信道研究中的热点和难点.当前的网络时间隐蔽信道的检测方法更多是针对某个或者某些特定的网络时间隐蔽信道,不具备通用性.本文利用机器学习中的SVM思想,提出一种基于One-class SVM的通用检测方法.把时间隐蔽信道的检测看作是一种单值分类问题,利用正常信道数据集进行训练,构建分类模型.实验表明该检测方法在保证较高检测率的同时,又具备较好的通用性,可以比较有效地检测出多种网络时间隐蔽信道.
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时间划分式网络隐蔽信道的设计与实现
隐蔽信道
网络安全
信息窃取
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关键词云
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文献信息
篇名 基于One-class SVM的网络时间隐蔽信道检测方法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 时间隐蔽信道 单类支持向量机 网络安全
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 108-111,121
页数 5页 分类号 TP393
字数 4687字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.06.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 兰少华 南京理工大学计算机科学与工程学院 31 191 7.0 13.0
2 刘义 南京理工大学计算机科学与工程学院 2 10 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
时间隐蔽信道
单类支持向量机
网络安全
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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