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随着互联网应用深入社会的各个方面,网络安全与隐私保护形势日益严峻。匿名网络技术能较好地隐藏身份等个人隐私信息,但又易于被攻击者所利用,为其不法行为增加掩护,并阻碍对其监控与追踪。主动网络流水印技术是解决非法入侵追踪的主要方法之一。目前的水印方法在水印鲁棒性和隐蔽性上较难获得最佳平衡,而且在水印实时性问题上,也难以满足对实时性要求较高的应用。本文对现有的主动网络流水印方法进行了研究与分析。针对当前时隙特征类水印方法的缺陷,提出了一种基于时隙质心的动态Turbo码水印方法,一方面通过水印方法的纠错能力提高了水印的鲁棒性,另一方面通过动态匹配的方式增强了水印的隐蔽性。在此基础上,为了提升应用的实时性,提出了一种基于几何哈夫曼的双重编码水印方法。本文的主要研究工作如下:(1)通过对各种水印方法的比较,结合Turbo码强大的纠错能力,提出了一种基于时隙特征的动态Turbo码水印方法(Interval Centroid-Based Dynamic Turbo Watermarking,ICBDTW),为了减少对原始流的干扰,基于相似度比较实现水印序列。嵌入端首先初始化系统参数,并生成一组Turbo码集合,捕获数据流进行时隙划分,将原始质心序列与Turbo码集合进行相似度比较,记录并存储最似Turbo码的编号与相异码位元素的下标,根据安全调制规则调制原始流。接收端根据共享数据库中的下标及编号,将检测水印序列对应位置进行置换,利用Turbo对检测序列进行动态修正,计算修正后的水印序列与编号对应的Turbo码序列的相似度,通过阈值匹配判断流关联与否。通过理论证明和实验验证了此方法在提高水印鲁棒性和隐蔽性上的有效性。(2)针对时隙水印方法实时性不高的缺陷,提出了一种基于几何哈夫曼(Geometric Huffman Coding,GHC)的双重编码水印方法。基于GHC生成水印匹配器,通过匹配器并结合PRNG(伪随机数发生器)将原始水印序列将编号映射到相应质心范围内的随机值,以此来获取调制的目标质心大小,通过这种映射方式将多个水印位压缩到一个时隙质心范围,减少缓存时间的消耗,提高实时性。最后,对水印实时性等方面进行了实验分析,验证了此方法的有效性。