文件名称：论文研究-一种针对Skype时间特性拟合的网络隐写检测方法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:54:57
模型拟合,隐写检测,多特征,神经网络
网络隐写检测是实现网络可管可控的重要技术支撑。与传统网络隐写相比基于模型拟合的时间式隐写具有更高的隐蔽性，使其成为研究热点。近年来研究者提出了一种拟合Skype应用时间特性的网络隐写方法。由于载体的广泛应用，该方法一经提出便受到极大关注，而目前尚无有效的检测方法。首先通过实验验证了该方法可抵抗基于信息熵的检测算法，进而提取网络数据流时间序列的Markov转移特性、信息熵、均值与方差、DCT（discrete cosine transform）系数以及ε-相似度五种典型特征，最后通过BP（back propagation）神经网络进行分类给出检测结果。实验表明，所提检测方法针对此种隐写算法检测率可达99%，虚警率低于3%，同时通过多样性实验验证了所提方法的鲁棒性。