论文题目：网络协议隐信道检测与新型构建方案研究
摘要：随着互联网的蓬勃发展,基于网络协议的隐信道研究吸引了越来越多研究者的关注。网络媒介具有动态性、瞬时性和基数大等特性,以网络协议为载体构建隐蔽通信,具有其他载体无法比拟的优势。加之传统加密技术的安全性日渐受到威胁,已不能满足人们对信息安全传输的需要。而网络隐信道隐藏了隐秘信息的存在,成为备受人们青睐的选择。目前,网络协议隐信道在构建研究方面已经取得了一定的成果,而其检测技术研究尚处于起步阶段。目前已有木马结合网络隐信道造成隐私泄露事件,这给网络安全与个人隐私安全带来了严峻的挑战。因此,研究网络协议隐信道及其检测技术是非常有必要的。针对网络协议隐信道的研究现状,本文分别从检测技术和新型构建方案两个方向对网络协议隐信道展开研究。在检测研究方面,我们在现有的存储型和时序型隐信道构建研究的基础上,针对基于TCP/IP的存储型隐信道,提出了基于协议行为的多维特征向量检测算法;对时序型隐信道,设计了基于时序指纹的时序型隐信道综合检测算法;然后设计出一个实用的网络协议隐信道检测框架。在构建研究方面,鉴于存储型和时序型隐信道的构建研究现状,我们设计了一种基于浏览器HTTP行为的新型应用层隐信道。本文的主要研究内容和贡献总结如下:1.基于存储型隐信道的研究现状,我们研究了基于TCP/IP的存储型隐信道检测技术。由于现有的存储型隐信道检测算法大都是目标检测,仅能针对性地检测某个存储型隐信道,缺少一种全面综合的检测算法。而且,现有的算法仅从载体字段值的规律入手,忽略了每个头部字段均有其固有的行为特征。通过将TCP/IP各头部字段的行为特征用相邻数据包字段值的规律性或相关性表示出来,我们设计了一个基于协议行为的多维特征向量检测算法,该算法可以有效地检测基于TCP/IP头部的存储型隐信道。该算法的SVM分类模型采用合法信道与隐信道的行为特征向量进行训练,并通过测试反馈进行优化。实验结果表明,该算法对基于TCP/IP头部字段的存储型隐信道取得了良好的检测效果。2.现有的时序型隐信道检测算法均是针对专门的时序型隐信道设计的,每个检测算法都有其自身的适用性和局限性。针对该问题,我们设计了基于时序指纹的时序型隐信道综合检测算法,该算法利用现有的四种公认的检测算法（KS检测算法、ε相似度检测算法、Entropy检测算法、CCE检测算法）,将这些算法从不同角度的衡量标准联合起来提取指纹特征,并选择四个典型的时序型隐信道,IPCTC、LtoN、TRCTC和MBCTC的时序指纹作为时序型隐信道的指纹特征。该算法训练生成的SVM分类模型,可以识别出基于TCP/IP的时序型隐信道。通过测试实验和盲检测两组实验进行验证,结果表明,该检测算法能有效检测基于TCP/IP的时序型隐信道,并可以在一定程度上对时序型隐信道实现盲检测。3.针对存储型和时序型隐信道检测的实用性问题,我们设计了一个网络协议隐信道检测框架。由于隐信道的检测算法与具体的隐藏算法相关联,现有的检测算法仅能检测一种或几种针对性的隐信道。因此,基于前面两章的检测算法研究,我们提出了一个可实用的网络协议隐信道检测框架,并给出了各模块的功能设计。通过分析,基于该框架的检测系统是高效的、全面的、可扩展的和可学习的,通过这些性质,该系统能够实现对基于TCP/IP的存储型和时序型隐信道的盲检测。4.针对网络协议隐信道构建研究的现状,我们研究了基于HTTP的新型应用层隐信道的设计问题。通过网站访问抓包实验,我们发现了浏览器的HTTP行为:当打开一个网页时,HTTP请求报文和HTTP数据流的分布关系是动态变化的。以浏览器的HTTP行为作载体,我们提出了一个基于HTTP行为的LiHB隐信道,该隐信道采用HTTP请求-流分布的组合数学性质编码嵌入隐秘信息,没有修改HTTP报文的内容或格式,具有很好的隐蔽性和可靠性。而且,LiHB能穿过Web代理服务器,将局域网内的信息泄露出去。针对LiHB存在的不足,我们设计了更隐蔽高效的HBCC隐信道。它采用与合法信道独立同分布的包间间隔序列来模拟正常的HTTP请求分布,又采用网页的频繁访问项集模仿正常用户的浏览模式。实验结果表明,LiHB和HBCC具有很好的可靠性,而且HBCC的信道容量和抗检测性优于LiHB隐信道。
关键词：隐信道;网络协议;检测;存储型;时序型;应用层隐信道
学科专业：计算机软件与理论
摘要
ABSTRACT
算法索引
主要符号对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 网络协议隐信道正向隐藏
1.2.2 网络协议隐信道逆向检测
1.3 本文研究内容与组织结构
1.4 本章小结
第二章 基础知识
2.1 网络隐信道简介
2.1.1 网络隐信道概念
2.1.2 网络隐信道模型
2.1.3 网络隐信道分类
2.1.4 网络隐信道的评估标准
2.2 分类器与支持向量机
2.2.1 SVM工作原理
2.2.2 Libsvm分类器
2.3 本章小结
第三章 基于TCP/IP的存储型隐信道检测技术研究
3.1 引言
3.2 相关工作
3.3 基于TCP/IP的存储型隐信道载体概述
3.4 基于协议行为的多维特征向量检测算法
3.4.1 存储型隐信道的检测框架
3.4.2 字段的行为特征
3.4.3 特征提取和训练分类
3.5 实验及数据分析
3.5.1 实验设置
3.5.2 训练与分类
3.5.3 实验结果
3.6 本章小结
第四章 基于TCP/IP的时序型隐信道检测技术研究
4.1 引言
4.2 相关工作
4.3 基于TCP/IP的时序型隐信道概述
4.4 基于时序指纹的时序型隐信道检测算法
4.4.1 时序型隐信道检测框架
4.4.2 指纹特征向量提取与训练
4.5 实验及数据分析
4.5.1 实验设置
4.5.2 测试实验结果
4.5.3 盲检测实验结果
4.6 本章小结
第五章 网络协议隐信道检测系统设计
5.1 引言
5.2 网络协议隐信道检测系统的设计方案
5.2.1 设计目标
5.2.2 检测框架
5.2.3 各模块设计
5.3 检测系统的讨论与改进
5.4 本章小结
第六章 基于HTTP的新型应用层隐信道设计研究
6.1 引言
6.2 相关工作
6.3 HTTP行为定义及敌手模型
6.3.1 浏览器HTTP行为
6.3.2 敌手检测模型
6.4 基于HTTP行为的LiHB应用层隐信道
6.4.1 LiHB设计思想
6.4.2 编码与解码
6.4.3 传输模型
6.4.4 代理穿透
6.4.5 分析与局限性
6.5 基于频繁项集的HBCC应用层隐信道
6.5.1 HBCC设计思想
6.5.2 编码与调制
6.5.3 解调与解码
6.5.4 分析
6.6 实验及数据分析
6.6.1 实验设置
6.6.2 可靠性实验
6.6.3 信道容量实验
6.6.4 抗检测性实验
6.6.5 对比与讨论
6.7 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 本文的工作
7.2 下一步的工作展望
参考文献
致谢