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基于密度聚类的时间式网络隐信道设计与检测技术研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着网络技术的发展，网络安全问题已经引起了广泛的关注。隐蔽通信作为一种隐蔽的通信方式，常被用于网络攻击中，例如利用隐蔽通信进行信息泄露、数据窃取、恶意软件传播等操作。因此，隐蔽通信的研究具有重要的促进意义。
时间式网络是指各个节点之间相互通信并同步的网络，时间式网络中的传输速率、路径等参数会不断发生变化，这也导致了时间式网络上的隐蔽通信比传统的网络上的隐蔽通信更为复杂和难以检测。因此，如何设计和实现一种能够有效检测时间式网络隐信道的技术显得至关重要。
二、研究内容和方法
本课题旨在研究基于密度聚类的时间式网络隐信道的设计与检测技术，具体研究内容包括：
1.时间式网络隐信道的建模：通过对时间式网络的特性进行分析，建立时间式网络隐信道的数学模型，提出隐信道信号的表示方法。
2.基于密度聚类的隐信道检测算法：利用密度聚类算法对时间式网络上的通信流量进行聚类，然后依据聚类结果与信噪比的关系推断隐信道的存在。
3.隐信道的检测与给出方案的效果评估：通过实验验证所提出的隐信道检测算法的性能和可行性，评估所提方案的有效性和优劣。
三、预期成果
本研究预期在时间式网络隐信道设计与检测技术方面做出如下贡献：
1.建立基于密度聚类的时间式网络隐信道检测方法，该方法可以检测较远距离的隐蔽信息通信。
2.提出一种基于密度聚类的隐信道仿真算法，该算法能够模拟出不同密度分布、噪声环境、隐蔽信道类型下的时间式网络数据，并提供真实感的结果。
3.与现有的隐蔽通信检测方案进行实验对比，证明该方法在检测准确率和假阳性率方面具有更好的性能和可靠度。
四、进度安排
本研究的主要工作是开发一种基于密度聚类的时间式网络隐信道检测算法。其中，主要工作是数据模拟、模型建立和算法开发等。具体的进度安排如下：
1.第一阶段：文献综述和理论基础掌握。预计完成时间为3周。
2.第二阶段：时间式网络隐信道建模和数据模拟。预计完成时间为2周。
3.第三阶段：基于密度聚类的时间式网络隐信道检测算法的研究。预计完成时间为4周。
4.第四阶段：实验设计和性能评估。预计完成时间为3周。
5.第五阶段：论文撰写和论文评审。预计完成时间为3周。
五、参考文献
[1]王路,陈珂,张克静等.基于时序信道的进程级别隐蔽信道分析及检测[J].电子学报,2019,47(11):2605-2611.
[2]董添翔,黄轩,杨子怡等.基于潜在语义分析的移动社交网络中隐秘通道检测方法[J].电子与信息学报,2019,41(5):1107-1114.
[3]窦伟嘉,李楠,张光申等.基于深度神经网络的光纤通信隐蔽信道检测方法[J].电子学报,2020,48(2):420-426.
[4]ZaidiAA,GadHE,AhmedAA.Detectionofcoverttimingchannelusingdensity-basedclusteringalgorithm[C]//2017IEEE15thInternationalConferenceonDependable,AutonomicandSecureComputing,15thInternationalConferenceonPervasiveIntelligenceandComputing,3rdInternationalConferenceonBigDataIntelligenceandComputingandCyberScienceandTechnologyCongress(DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech).IEEE,2017:227-232.