采用多维特征向量检测IP ID隐信道的方法
- 申请号:CN201310334587.5
- 专利类型:发明专利
- 申请(专利权)人:中国科学技术大学苏州研究院
- 公开(公开)号:CN103577835A
- 公开(公开)日:2014.02.12
- 法律状态:实质审查的生效
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专利详情
| 专利名称 | 采用多维特征向量检测IP ID隐信道的方法 | ||
| 申请号 | CN201310334587.5 | 专利类型 | 发明专利 |
| 公开(公告)号 | CN103577835A | 公开(授权)日 | 2014.02.12 |
| 申请(专利权)人 | 中国科学技术大学苏州研究院 | 发明(设计)人 | 黄刘生;沈瑶;缪海波;陆潇榕;杨威;陈志立 |
| 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/62(2006.01)I |
| 专利有效期 | 采用多维特征向量检测IP ID隐信道的方法 至采用多维特征向量检测IP ID隐信道的方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 |
| 说明书摘要 | 本发明公开了一种采用多维特征向量检测IP?ID隐信道的方法,包括以下步骤:(1)特征提取步骤:分别针对正常和异常的训练样本,连续捕获N个IP数据包,提取IP头部ID域信息,获得相邻数据包ID差值Δid1,Δid2,...,Δidn-1,其中N为检测窗口尺寸;统计Δid1,Δid2,...,Δidn-1的均值E、标准差D和熵值H,得到三维特征矢量;(2)进行SVM分类器训练:采用重复步骤(1)得到的正常的训练样本的三维特征矢量集和异常的训练样本的三维特征矢量集进行SVM分类器训练,得到分类检测模型;(3)根据训练得到的分类模型,SVM分类器对待检测信道的特征矢量进行分类,得到分类结果。该方法检测效率高,采用多维统计特征作为分类依据,提高了检测准确率。 | ||
交易流程
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专利 -
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