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万物互联背景下,使用流量伪装、信道隐形等方式进行隐蔽通信已成为恶意软件升级网络对抗能力的趋势,一些抗分析、抗画像的隐蔽通信新技术相继出现。隐蔽通信基于囚徒模型的博弈框架,现有技术方案存在对隐蔽载体介入修改及“统计留痕”的共性问题,即隐蔽算法实现的是一种明确的统计分布。为了预测及验证未来隐蔽通信的技术方向,为隐蔽通信的治理提供前瞻性支撑,本文讨论隐蔽通信的本质与博弈的新范式,无须修改隐蔽载体,采用生成对抗网络直接“合成”隐蔽载体,以及相应隐蔽内容的提取和还原,并通过相关实验验证其可行性及有效性。本文为探究新形态的隐蔽通信模型与技术,主要研究成果如下:(1)分析现有隐蔽通信技术存在的不足,针对隐蔽载体被介入修改及“统计留痕”的共性问题,提出利用生成对抗网络的对抗博弈思想解决此问题的研究新思路,为后续研究新形态的网络隐蔽通信方案做铺垫。(2)以解决隐蔽载体被介入修改及“统计留痕”为目标导向,分析主流生成对抗网络的特征属性,筛选出理论隐蔽性更理想的基于互信息最大化生成对抗网络。通过预处理,建立隐秘信息与InfoGAN(Information Maximizing Generative Adversarial Networks)隐信息码向量V_c的关联映射机制,通过V_c输入生成器G而实现隐秘信息无痕合成于含密网络流量数据样本,进而提出一套基于InfoGAN的隐蔽通信框架。(3)为实现接收方对隐秘信息的准确还原,本文将DCGAN网络结构特点与InfoGAN网络原理相结合,设计了一种生成器与辅助判别器Q网络结构相反的InfoGAN,通过改进Q的输出层,实现从流量数据样本中提取隐信息码向量的提取器模型R。(4)结合基于InfoGAN的隐蔽通信方案、InfoGAN网络模型、生成器网络模型G和提取器网络模型R,设计了一种基于生成对抗网络的新型隐蔽通信系统,并给出了系统的总体设计方案以及关键功能模块的模块化细节。最后,本文对系统的功能和性能两方面进行了相关实验,结果表明本文提出的生成器与提取器网络模型都具备工程有效性,发送方能够实现隐秘信息的无痕合成,合成的含密流量具备网络活性及隐蔽性,接收方能够正确提取并还原隐蔽内容。对比测试表明,本文系统在保持一定传输效率的同时,隐蔽能力相较传统隐蔽通信工具更具明显优势。