發(fā)布時(shí)間：2018-11-22 19:20

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)給人們?nèi)粘Ｉ�活帶來方便的同時(shí),其安全問題亦在日益增多。無論是在匿名通信追蹤還是跳板入侵檢測(cè)中,流身份鑒別都是一個(gè)很重要的問題。常用的網(wǎng)絡(luò)流水印技術(shù)雖然能夠有效地對(duì)數(shù)據(jù)流來源進(jìn)行確認(rèn)追蹤,但其很難同時(shí)實(shí)現(xiàn)較強(qiáng)的魯棒性和隱蔽性。例如,在基于時(shí)間間隔的網(wǎng)絡(luò)流水印方法中,檢測(cè)者在轉(zhuǎn)發(fā)或者記錄各類流量特征后,會(huì)通過縮小或者擴(kuò)大相鄰數(shù)據(jù)包間的時(shí)延來完成水印的嵌入過程。由于此類方法在每個(gè)時(shí)隙Qg引入的時(shí)間延遲較小,所以水印的隱蔽性較好。不過,一旦網(wǎng)絡(luò)流在傳輸過程中出現(xiàn)丟包、包重組、虛假數(shù)據(jù)包注入等干擾現(xiàn)象時(shí),使用此類方法可能會(huì)導(dǎo)致水印的自同步化失效,進(jìn)而無法恢復(fù)嵌入的特殊信號(hào),故流水印的魯棒性較弱。本課題的研究目標(biāo)是在不需要轉(zhuǎn)發(fā)和擾亂流量模式的前提下,設(shè)計(jì)兼具魯棒性和適應(yīng)性的流標(biāo)識(shí)符,以便準(zhǔn)確、高效地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流的關(guān)聯(lián)匹配�？傮w而言,本研究致力于為傳統(tǒng)流量分析技術(shù)與經(jīng)典信息理論、密碼學(xué)原理的結(jié)合,提供一個(gè)可能有趣的視角。一方面,借助Takens定理探尋隱藏在流量模式中的混沌特性,并以此獲取一個(gè)以Huffman編碼為基礎(chǔ)的流標(biāo)識(shí)符;另一方面,巧用網(wǎng)絡(luò)流固有的突發(fā)性和混沌特性,選取獨(dú)特而頑健的流量特征,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建一個(gè)基于Shamir(t,n)門限秘密共享機(jī)制的流標(biāo)識(shí)符。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,與現(xiàn)存的比較重要的方法相比,本文所提方案在時(shí)延抖動(dòng)、分組惡意丟棄、虛假數(shù)據(jù)包注入等網(wǎng)絡(luò)干擾下,仍然具備較好的檢測(cè)性能。
[Abstract]:While the Internet brings convenience to people's daily life, its security problems are increasing day by day. Stream authentication is an important problem in anonymous communication tracking and springboard intrusion detection. Although the commonly used network pipeline printing technology can effectively identify and track the source of data flow, it is difficult to achieve strong robustness and concealment at the same time. For example, in the network pipelining method based on time interval, after forwarding or recording all kinds of traffic characteristics, the watermark embedding process is completed by reducing or enlarging the delay between adjacent packets. Because the time delay introduced by this method in each slot Qg is relatively small, the watermark has better concealment. However, once packet loss, packet recombination and false packet injection occur in the network flow, the self-synchronization of the watermark may be invalidated, and the embedded special signal can not be recovered. Therefore, the robustness of stream watermarking is weak. The research goal of this paper is to design both robust and adaptive flow identifiers without forwarding and disturbing traffic patterns in order to accurately and efficiently match network flows. In general, this study aims to provide a potentially interesting perspective for the combination of traditional traffic analysis techniques with classical information theory and cryptographic principles. On the one hand, the chaos characteristic hidden in traffic mode is explored by Takens theorem, and a stream identifier based on Huffman coding is obtained. On the other hand, a stream identifier based on Shamir (TCN) threshold secret sharing mechanism is constructed on the basis of selecting unique and robust traffic characteristics by using the inherent sudden and chaotic characteristics of network flow. The experimental results show that the proposed scheme still has better detection performance under the network interference such as delay jitter packet malicious drop false packet injection and so on compared with the existing more important methods.
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2350296