引言

隨著信息通信技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、5G網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息已成為國(guó)家軍事、政治和經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要戰(zhàn)略資源。以信息技術(shù)、海量數(shù)據(jù)和人工智能為核心的新技術(shù)革命，使得以網(wǎng)絡(luò)為指揮工具和攻擊武器成為必然［1］。隨著技術(shù)發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息流量的獲取變得更加容易，給網(wǎng)絡(luò)安全帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)，國(guó)家級(jí)網(wǎng)絡(luò)沖突愈演愈烈。

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，正在面臨多種挑戰(zhàn)。作為信息泄露的主要方法之一，隱蔽通信利用并非用于通信的公開資源（如協(xié)議包頭或時(shí)序流信息）來傳輸秘密信息，通過將原始數(shù)據(jù)或加密后的信息編碼嵌入到第三方載體從而實(shí)現(xiàn)隱蔽傳輸?shù)哪康模?］。在萬物上云大背景下，很多業(yè)務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)上云或逐漸向云端遷移，云計(jì)算通過各種網(wǎng)絡(luò)提供多種服務(wù)，有很多共享資源可用于隱蔽信道的構(gòu)建［3-5］，如網(wǎng)絡(luò)、CPU 負(fù)載、二級(jí)緩存、內(nèi)存、內(nèi)存總線和硬盤，這些共享資源也存在巨大安全隱患。

隨著計(jì)算能力的提升、計(jì)算成本的下降、存儲(chǔ)成本的可控以及海量數(shù)據(jù)的積累，以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)蓬勃興起。目前機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域得到諸多應(yīng)用，如垃圾郵件過濾、入侵檢測(cè)、宏觀網(wǎng)絡(luò)預(yù)警等，特別是監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，基于其在海量數(shù)據(jù)的分類和行為預(yù)判上表現(xiàn)突出，已在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)與傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合，對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行自學(xué)習(xí)和分類預(yù)測(cè)，成為目前解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)安全檢測(cè)和預(yù)測(cè)的一個(gè)重要發(fā)展方向。

本文從大數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)安全智能檢測(cè)視角切入，聚焦于網(wǎng)絡(luò)隱蔽通信行為檢測(cè)，研究基于支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）的監(jiān)督學(xué)習(xí)智能檢測(cè)模型，探索此類方法在網(wǎng)絡(luò)安全檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

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作者信息：

徐光亮，宿興華，趙斯昂

（61062部隊(duì)，北京 100091）