校正熵提升的网络隐蔽行为信道高效检测算法

本文主要探讨了"基于校正熵的网络行为隐蔽信道的检测算法"，由作者钱玉文、宋华菊、赵邦信、张彤芳和郝劲松提出。在传统的网络行为检测方法中，存在检测率较低的问题，尤其是在处理隐蔽行为信道时。针对这一挑战，研究人员创新性地采用了校正熵这一理论来改进检测手段。 校正熵的概念是算法的核心，它利用的是嵌入隐蔽信息后用户操作序列条件熵的变化特性。相比于单纯依赖条件熵，校正熵能够有效地减少误报情况，提高检测的准确性和鲁棒性。该算法的关键在于通过分析用户操作序列中的信息偏差，捕捉到隐藏的信息流，从而识别出是否存在隐蔽行为信道。 作者们进行了实际的实验，将该算法应用到有噪声的网络环境中，针对几种常见的隐蔽时间信道进行了检测。实验结果显示，基于校正熵的隐蔽行为信道检测算法表现出良好的性能，能够在这样的复杂环境中达到约96%的检测率。这证明了该算法的有效性和实用性，对于提升网络安全防范能力具有重要意义。 关键词方面，文章强调了网络安全、隐写（可能指数据隐藏或信息隐藏）、隐蔽信道以及熵在这一领域的应用。这项研究为提高网络隐蔽行为信道的检测技术提供了新的视角和方法，对于保障网络安全领域具有重要价值。