基于HMM的网络隐蔽信道检测模型的研究的开题报告_第1页
基于HMM的网络隐蔽信道检测模型的研究的开题报告_第2页
基于HMM的网络隐蔽信道检测模型的研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于HMM的网络隐蔽信道检测模型的研究的开题报告一、研究背景网络隐蔽信道是一种利用计算机网络传输协议中的漏洞，将消息以隐蔽的方式传输的技术。网络隐蔽信道攻击是一种高度隐蔽、高度有效的攻击方式，在现代计算机网络安全中具有重要的研究意义和实际应用价值。目前主要的防御机制是检测网络数据流中是否存在隐蔽信道，如果检测到隐蔽信道，就采取相应的措施。隐蔽信道的检测方法以往主要是基于特征、基于行为和基于模型的方法，但是这些方法都存在一定的局限性。基于特征的方法局限于特定的攻击场景，基于行为的方法依赖于攻击者的行为，而攻击者可以很容易的追踪和避免检测。基于模型的方法通常需要对传输协议进行建模，因此需要较长时间的训练和测试。为了解决这些限制问题，本研究提出基于HMM的网络隐蔽信道检测模型。二、研究内容本研究的主要内容是设计和实现一个基于HMM（HiddenMarkovModel）的网络隐蔽信道检测模型。主要的研究步骤包括：1.数据收集和预处理：从实际计算机网络中收集数据流，去除重复数据和无效数据，筛选出目标数据，准备有效的数据集。2.建立HMM模型：提取数据集中的特征，选择合适的HMM模型，训练和优化模型。3.隐蔽信道检测：使用HMM模型对数据流进行预测和分类，根据预测结果确定是否存在隐蔽信道并采取相应的措施。4.性能分析和优化：分析模型的准确性、精度、误报率等性能指标，对模型进行优化。三、研究意义本研究探索了一种新的思路，提出了一种新的基于HMM的网络隐蔽信道检测模型，具有以下优点：1.该模型能够很好地处理随机、无规律的数据流，可适用于不同类型的隐蔽信道攻击。2.采用机器学习算法，自动分析和提取数据特征，不依赖于人工标注和人工构建特征向量，可提高检测效率和准确性。3.该模型具有较高的鲁棒性和可扩展性，可以处理大规模的数据流和复杂的隐蔽信道攻击。四、研究计划时间|计划----|----1-2个月|收集相关文献、了解研究热点2-3个月|设计并实现HMM模型，进行模型训练和优化3-4个月|测试模型效果，分析性能指标，并进行模型优化4-5个月|完成论文撰写和论文答辩五、参考文献1.寇旭红,江南,马文宁.隐蔽信道检测的现状及问题[J].网络安全技术与应用,2014,4(4):32-38.2.贾树良,杜瑞,荆琦.基于机器学习的隐蔽信道检测技术研究[J].计算机科学,2016,43(s1):394-397.3.张国宁,王姝琳,王伯超.基于HMM的隐蔽信道检测算法研究[J].计算机工程与设计,2013,34(03):712-716.4.蔡鹏程,王世宏,邓真慧,等.基于行为的隐蔽信道检测方法[J].计算机工程与科学,2018,40(10):1967-1971.5.王超,王

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论