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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Network Storage Covert Channel Detection Based on Data Joint Analysis

verfasst von : Guangxin Fu, Qingbao Li, Zhifeng Chen, Guangyu Zeng, Juanjuan Gu

Erschienen in: Cloud Computing and Security

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Aiming at the problem that the existing network storage covert channel detection algorithm can not take into account both the detection rate and the computational complexity, a network storage covert channel detection method based on data joint analysis is proposed. This method studies the information hiding mechanism of the network storage covert channel according to related documents. Based on this, the regularity characteristics of the packets in each field of the network data packet and the correlation characteristics between the packets are analyzed. The above characteristics are further transformed into eigenvector matrices through kernel density estimation, variation coefficient, fragility entropy, and autocorrelation coefficient. And SVM classifier is trained using eigenvector matrices. The experimental test shows that this method has a high detection rate and its computational complexity is small.

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Metadaten
Titel
Network Storage Covert Channel Detection Based on Data Joint Analysis
verfasst von
Guangxin Fu
Qingbao Li
Zhifeng Chen
Guangyu Zeng
Juanjuan Gu
Copyright-Jahr
2018
Buch
Cloud Computing and Security

Print ISBN: 978-3-030-00014-1

Electronic ISBN: 978-3-030-00015-8

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00015-8_30