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基于混沌时间序列分析的信息注入技术研究
引用本文:李肖坚,夏春和.基于混沌时间序列分析的信息注入技术研究[J].科技导报(北京),2005,23(5):25-27.
作者姓名:李肖坚  夏春和
作者单位:北京航空航天大学计算机学院,北京,100083;北京航空航天大学计算机学院,北京,100083;北京航空航天大学计算机学院,北京,100083
基金项目:航空基金(03F51060),总装备部“十五”预研资助项目(418010703)
摘    要:初始序列号猜测是在信息对抗中谋求信息优势的一项关键技术。目前常用的初始序列号猜测算法是Michal算法。在对Michal算法进行分析的基础上,结合混沌时间序列分析方法和线性回归法,提出了一种新的初始序列号猜测算法并加以验证;结果表明,序列号猜测对信息注入是有效的,可以减少注入的不确定性,目前操作系统的ISN生成算法仍然存在安全风险。

关 键 词:初始序列号  混沌时间序列  线性回归  信息熵
文章编号:1000-7857(2005)05-0025-03
修稿时间:2005年4月8日

RESEARCH ON INFORMATION INJECTION TECHNOLOGY BASED ON CHAOTIC TIME SERIES
LI Xiao-jian,XIA Chun-he,LV Yan-li.RESEARCH ON INFORMATION INJECTION TECHNOLOGY BASED ON CHAOTIC TIME SERIES[J].Science & Technology Review,2005,23(5):25-27.
Authors:LI Xiao-jian  XIA Chun-he  LV Yan-li
Abstract:Initial Sequence Number (ISN) prediction is a key technology of striving for information superiority. On the base of Michal arithmetic, and combined with chaotic time series and linear regression, a new ISN prediction method is presented and validated by formal proof .The result indicates that present Operation Systems' TCP ISN generation methods still have serious security risk.
Keywords:Initial Sequence Number  chaotic time series  linear regression  information linear regression
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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