张宇飞，沈 瑶，杨 威，肖汉，黄刘生

1(中国科学技术大学 苏州研究院，江苏 苏州 215123)2(中国科学技术大学 软件学院，江苏 苏州 215123)3(中国科学技术大学 计算机学院，合肥 230026)

1 引 言

隐信道技术是近年来发展起来的一种新型的隐秘通信技术.它利用网络通信机制中的漏洞，秘密地嵌入隐蔽信息，从而绕过网络中的安全检查机制，达到隐秘传输的目的.相比传统的加密技术，隐信道技术在隐藏传输信息的内容的同时，还隐藏了传输信息的行为，因而具有更强的隐蔽性.随着密码学和密文破解技术的发展，加密技术的安全性正在受到挑战，而对于隐信道技术的防范措施的研究工作目前尚处于起步阶段.一旦隐信道技术被不法分子掌握，隐信道技术结合木马、病毒等传统的攻击手段将会对信息安全和个人隐私保护造成极大的威胁.因此对于隐信道检测技术的研究是有意义的.

人工神经网络是通过模拟生物神经系统工作原理而建立的一种计算模型.通过神经网络可以使计算机拥有思考和分析问题的能力.善于处理非线性分类问题是神经网络的主要特征之一.因此，笔者将尝试把神经网络模型引入到隐信道检测工作中，以克服已有检测技术对于非线性分类问题的局限性，同时为检测模型赋予自适应、自学习正常信道数据特征的能力.

本文主要贡献如下：

1)提出了基于BP神经网络的时序型隐信道检测模型，详细介绍了检测模型的体系……