计算机工程

作者：常婷婷, 翟江涛, 戴跃伟

单位：1. 江苏科技大学 电子信息学院, 江苏 镇江 212003;2. 南京信息工程大学 电子与信息工程学院, 南京 210044

关键词：网络隐信道,时间式隐信道,五折交叉验证,神经网络,Xgboost算法

基金：国家自然科学基金（61702235，61602247，U1636117）。

时间式隐信道利用数据包的包间时延来传递秘密信息，受网络时间特性复杂性的影响，网络隐信道的检测率低且虚警率较高。提出一种利用Xgboost模型的Skype时间式隐信道检测方法。在传统提取Skype时间序列的Markov转移特性、信息熵、包间时延的均值与方差、DCT系数、ε-相似度等特征的基础上，增加峰态、偏态和标准偏差的差值3种特征，以准确了解包间时延分布并进行筛选排查，同时采用五折交叉验证法结合无重复抽样技术，使每次迭代时每个样本点只有一次被划入训练集或测试集，最终通过Xgboost算法进行判决和检测。实验结果表明，与BP神经网络方法相比，该方法检测率更高且虚警率更低。

来源：2021年第7期

《计算机工程》期刊编辑部

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