计算机网络给人们带来了便利和效益,但网络攻击也严重威胁信息的安全。网络攻击者通常使用各种匿名技术来隐藏真实身份,例如匿名通信系统和跳板机。因此,跟踪网络攻击来源成为网络安全领域的重要课题。由于匿名技术的干扰,基于地址的IP追踪和被动流量分析的传统技术遇到了极大挑战,因此提出网络流水印技术(Network Flow Watermarking)来解决复杂网络环境下的网络流追踪问题。网络流水印主动调制目标网络流的不变特征以嵌入特殊标记,并通过追踪特殊标记以达到追踪攻击源的目的。现有的网络流水印方法多达数十种,主要分为:基于间隔差值类、基于直序扩频类和混合类。他们在追踪攻击源方面表现出了良好的结果,但是复杂的网络环境和大量网络干扰会对其追踪效果造成不良影响,例如数据包丢失、数据流拆分、垃圾包添充、数据包分片重组和时间抖动等。同时,现有网络流水印还普遍存在一些不足,例如多流追踪辨识率低,水印不具备纠错能力,难以保证可靠性,以及依赖阈值判断等。本论文提出一种新型网络流水印技术--基于纠错码和交织码的网络流水印,将常见的网络流水印方法与纠错码和交织码结合,充分利用纠错码的差错控制原理,并有效利用交织码降低突发错误的能力,来增强纠正突发错误的能力。本技术具有普适性,可以选择不同的纠错码与现有的网络流水印方法结合,不但使水印信号具备了自动纠错的能力,而且保证了水印信号传输的可靠性,并提高多流辨识的成功率。由于具备了自动纠错的能力,新型网络流水印技术不再依赖阈值判断水印存在与否,大大提高其灵活性和抵抗网络干扰的能力。本论文实现了七种具代表性的网络流水印与Bose-Chaudhuri-Hocquenghem纠错码(BCH)和交织码结合的改进方法,分析其纠错性能和可靠性并归纳两者结合的优选思路,并建立统一的实验平台和指标进行性能验证。首先,搭建的匿名代理服务器,灵活控制五种常见的网络干扰因素;然后,在追踪攻击源的过程中施加不同程度的干扰,通过比较实验证明BCH纠错码和交织码可以增强网络流水印的性能;最后针对网络干扰因素,提出了通用的性能分析模型。