基于混沌时间序列分析的信息注入技术研究  

RESEARCH ON INFORMATION INJECTION TECHNOLOGY BASED ON CHAOTIC TIME SERIES

作　　者：李肖坚[1] 夏春和[1] 吕艳丽[1] 

机构地区：[1]北京航空航天大学计算机学院,北京100083

出　　处：《科技导报》2005年第5期25-27,共3页Science & Technology Review

基　　金：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。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.

关 键 词：混沌时间序列分析 注入技术 时间序列分析方法 初始序列号 线性回归法 关键技术 信息优势 信息对抗 不确定性 安全风险 生成算法 操作系统 测算法 猜测 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]