加密网络流量中的隐蔽信道识别与对抗技术

常松丽; 杨维荣

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.15.021

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (15) : 64 -66. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.15.021

加密网络流量中的隐蔽信道识别与对抗技术

常松丽, 杨维荣

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摘要

针对现有技术在低信噪比环境下识别率低及对抗手段单一的问题，本文提出一种时空特征融合识别算法与自适应流量整形机制。首先，构建隐蔽信道容量模型，以解析其嵌入机理；其次，融合一维卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)网络提取流量时空特征，以提升识别精度；最后，设计基于LSTM的动态整形策略，通过注入干扰抑制隐蔽传输。实验结果表明，该方法在复杂环境下识别准确率优于传统模型，可将隐蔽信道容量削减至安全阈值以下。