发明授权
- 专利标题： 一种基于CNN和RNN融合模型的网络异构并发隐写信道的检测方法
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申请号： CN201811430692.8申请日： 2018-11-28
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公开(公告)号： CN109729070B公开(公告)日： 2022-03-11
- 发明人: 杨婉霞 , 杨小平 , 李妙祺 , 王关平 , 周蓓蓓 , 刘燕 , 刘柯楠 , 闫红强
- 申请人： 甘肃农业大学
- 申请人地址： 甘肃省兰州市安宁区营门村1号
- 专利权人： 甘肃农业大学
- 当前专利权人： 甘肃农业大学
- 当前专利权人地址： 甘肃省兰州市安宁区营门村1号
- 代理机构： 北京轻创知识产权代理有限公司
- 代理商 谈杰
- 主分类号： H04L9/40
- IPC分类号： H04L9/40 ; H04L9/14 ; H04L1/00 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明属于信息技术安全领域，具体涉及一种基于CNN和RNN融合模型的网络异构并发隐写信道的检测方法。该方法包括：基于深度学习的多维并发隐蔽信道的检测特征的提取，对提取的检测特征进行学习，构建多维并发隐蔽信道检测器并进行检测，该方法避免了基于经验或启发性知识的人工设计特征所带来的特征维度大及无法表达多层数据复杂关联的缺陷，利用深度学习的自动挖掘特征关联的自动表示方法实现了网络流媒体多维度并发隐蔽通信的检测。
公开/授权文献
- CN109729070A 一种基于CNN和RNN融合模型的网络异构并发隐写信道的检测方法 公开/授权日：2019-05-07
