【摘 要】
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针对现有算法存在的适用性不够全面、检测精准度较低的问题,优化移动网络时间隐蔽信道检测算法.通过二进制串编码,构建移动网络时间隐蔽信道结构,采用聚类算法获取多个内部元素相似的子类,将相邻子类之间的相似度抽象成两点间的模,完成较高密度区域的子类划分.利用密度聚类算法进行聚类,标记所得的聚类核个数与坐标,经过归一化处理属性分类,实现高维数据向低维空间的投影.滤除聚类属性,架构新的属性集合,并基于数据包传输的间隔时长序列,分别设计正常信道和隐蔽信道下的网络间隔时长模型,通过比较两种模型相邻子类之间余弦相似度均值等
【机 构】
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北京理工大学计算机学院,北京100081
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针对现有算法存在的适用性不够全面、检测精准度较低的问题,优化移动网络时间隐蔽信道检测算法.通过二进制串编码,构建移动网络时间隐蔽信道结构,采用聚类算法获取多个内部元素相似的子类,将相邻子类之间的相似度抽象成两点间的模,完成较高密度区域的子类划分.利用密度聚类算法进行聚类,标记所得的聚类核个数与坐标,经过归一化处理属性分类,实现高维数据向低维空间的投影.滤除聚类属性,架构新的属性集合,并基于数据包传输的间隔时长序列,分别设计正常信道和隐蔽信道下的网络间隔时长模型,通过比较两种模型相邻子类之间余弦相似度均值等指标完成信道检测.仿真结果表明,所提算法能够有效检测主动式和被动式隐蔽信道,且检测准确率较高,具有更好的适用性.
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