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J-GLOBAL ID：201702216149269655   整理番号：17A1317127

ネットワークストレージ隠蔽チャネル検出の改良と最適化シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

The Improvement and Optimization of the Network Storage Covert Channel Test Simulation

著者 (1件)： Liang Jun (南開大学浜海学院,天津,300270)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 2  ページ： 406-409  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 記憶特性の異常検出の最適化において,記憶特性は強い偽装性とランダム性を有するので,現在のアルゴリズムによる隠蔽チャネル検出において,様々な記憶特性指数を定量化することができないため,隠蔽チャネル検出誤差が大きいという問題がある。これらの問題を解決するために,改良型修正エントロピーに基づくネットワークストレージ隠蔽チャネルの最適化検出法を提案した。まず第一に,高次ランダム統計量を導入して,ネットワークユーザのストレージ規則を記述し,条件付きエントロピー理論に融合して,ネットワークユーザの操作シーケンスの次数を予測し,エントロピーのランダム性測度を用いて,ネットワークのオリジナルデータストリームのエントロピー変化を測定した。ネットワークストレージデータの変化の規則性指標を計算し、上述の指標を根拠として、ネットワークストレージ隠蔽チャネルを検出し、現在のアルゴリズムの欠点を改善し、アルゴリズムの検出精度を大幅に向上させた。シミュレーション結果により,提案したアルゴリズムがネットワークストレージ隠蔽チャネル検出の精度を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  検出法 ,  *シミュレーション ,  *オクルージョン ,  統計量 ,  記憶特性 ,  測度 ,  アルゴリズム ,  *チャネル ,  *ネットワーク ,  エントロピー
準シソーラス用語： 検出精度 ,  *ストレージ装置 ,  ランダム性 ,  異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Network storage ,  Covert channel ,  Correction of entropy

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： ネットワークストレージ ,  隠蔽 ,  チャネル ,  最適化 ,  シミュレーション