网络时间隐蔽信道,又称时间式隐蔽信道,是信息隐藏技术的一个分支,该类型隐蔽信道使用不被设计为传输数据的网络资源作为秘密信息的载体,如数据包发送时间等,这使得防火墙、入侵检测系统等传统的网络安全机制难以对其进行识别。由于网络时间隐蔽信道具有较强的隐蔽性,对该类型信道的检测技术的研究已经成为了一个重要的研究课题。经过研究发现,现有的检测方法有一定的局限性,如检测范围较小,只能针对特定类型信道进行检测、方法在数据量较小时检测率低、缺乏对网络干扰的鲁棒性以及未对信道多分类进行研究等。本文针对上述情况,研究了感知哈希理论下的网络流量特征提取方案及在网络时间隐蔽信道检测上的应用。论文所展开的主要工作和获得的成果如下:第一,基于感知哈希理论建立了网络时间隐蔽信道检测的框架,定义了感知特征在网络时间隐蔽信道检测中需要满足的性能指标。结合感知理论,选取多重网络流量的统计特征对网络。设计了一种基于哈希相似度匹配的多分类处理算法,对多种信道进行分类。仿真实验结果证明了基于网络流感知哈希特征提取的网络时间隐蔽检测方案的可行性。第二,提出了一种基于改进排序熵的感知特征提取方案,本方案从时间序列复杂度的角度对信道流量进行度量。原始排序熵在度量时间序列复杂度上未考虑的时间序列的幅值变化信息,该方案针对隐蔽流量的包间间隔分布的特点,提出了一种基于方差的权重选取策略对原始排序熵进行改进。通过对网络干扰进行建模,验证该方案在网络干扰变化下的检测效果。实验结果证明该方法在一定程度上提高了对网络干扰的鲁棒性。第三,提出了一种结合分形理论与序列分段表示法的特征提取方案。该方案采取分段表示法对信道流量进行分段表示,对不同波动的时间段进行划分,结合网络流量非平稳的特点,利用重标极差分析法提取分段内序列的分形特征。基于该方案,设计了一种双映射的哈希映射方法。实验结果证明,该方案在理想情况下有较高的分类率,同时在样本大小变换下也能保持良好的检测率。本文将感知哈希理论应用于网络时间隐蔽信道的检测,从感知特征提取、感知哈希匹配、感知哈希分析指标三个方面深入探讨了感知哈希理论在网络时间隐蔽信道检测中的应用。本文通过一系列实验验证了本文提出的检测方案初步实现了对信道的多分类,提高了在网络干扰以及样本数据量较小的情况下的检测率。在论文的最后,对全文进行了总结,并对未来值得研究的问题进行了展望。