采用多维特征向量检测IPID隐信道的方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201310334587.5
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2013-08-02
申请人：
中国科学技术大学苏州研究院

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	采用多维特征向量检测IPID隐信道的方法
申请号	CN201310334587.5	申请日期	2013-08-02
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2014-02-12	公开/公告号	CN103577835A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	中国科学技术大学苏州研究院	申请人地址	江苏省苏州市工业园区独墅湖高教区仁爱路166号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学技术大学苏州研究院	当前权利人	中国科学技术大学苏州研究院
发明人	黄刘生;沈瑶;缪海波;陆潇榕;杨威;陈志立
代理机构	苏州创元专利商标事务所有限公司	代理人	范晴;夏振

摘要

本发明公开了一种采用多维特征向量检测IPID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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供