【摘 要】
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本文中的流水印是一种追溯网络中数据包真实来源的技术,可被用于识别基于跳板技术的多种匿名网络攻击行为。由于其具有隐蔽性与稳定性等特点,且难以被消除和伪造,所以在网络取证
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本文中的流水印是一种追溯网络中数据包真实来源的技术,可被用于识别基于跳板技术的多种匿名网络攻击行为。由于其具有隐蔽性与稳定性等特点,且难以被消除和伪造,所以在网络取证的研究中受到重视。 目前基于包间隔时间或基于包分组实现的主动流水印技术,在自纠错、抵御基于熵值的隐蔽性嗅探等方面功能较弱。为解决此类问题,本文提出:首先采用卷积码将水印信息扩展,使其具有一定的自纠错能力,然后采用数据包间隔时间平滑分组的方法将水印信息嵌入数据包流中。本文中的流水印方法可有效降低数据包在传输过程中可能遇到的传输时延抖动、丢包、包合并、以及包分片等常规网络现象的干扰;且通过交替调制数据包间隔时间,可让水印数据包流的传输时间分布特征无限逼近网络中的正常数据包流。 本文主要完成的工作研究工作为:(1)提出基于包交叉分组的平滑水印技术;(2)对采用动态关联方式对数据包间隔时间进行处理,使其时间传输特征无限逼近网络中正常数据包的时间传输特征;(3)提出在水印检测方引入数据包计数滑窗识别包分组的边界的方法;(4)在实验平台中,通过采用修正熵值检测技术分析网络流水印的隐蔽性能。 理论分析和实验结果均表明,与现有的数据包流水印技术相比,本文中的方法具有检测准确度高,鲁棒性和隐蔽性好等特点。
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