网络隐蔽通信及其检测技术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

黄永峰，李松斌著

图书标签:

网络安全
隐蔽通信
网络检测
信息隐藏
对抗网络
流量分析
数据安全
网络攻防
恶意软件
通信协议

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书大百科

book.qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302426417

版次：1

商品编码：11883387

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名：电子信息前沿技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

具体描述

编辑推荐

??信息隐藏是一?门新兴的信息安*技术，是传统加密技术的有力补充。随着互联网带宽的增长以及流媒体技术的发展，互联网流媒体引用已经深入影响社会生活的方方面面。信息隐藏也开始采用网络流媒体作为隐藏载体，因而出现了网络信息隐藏这一新的研究方向。

从2005年开始，清华大学新一代网络技术与应用实验室率先开始了网络隐蔽通信的研究，并联合中科院声学所、华中科技大学、华侨大学、中国地质大学、广州大学等单位相关研究人员，多年来一直致力于网络信息隐藏及其检测技术的研究，取得了很多研究成果。

本书总结了前期的研究成果和体会，应该是国际上*一部系统阐述网络隐蔽通信及其检测技术的著作。希望本书的出版，能促进网络隐藏及其检测技术更广泛和更深入的应用，推动信息隐藏技术学科更快和更好的发展。

内容简介

　　信息?隐藏是一门新兴的信息安*技术，网络隐蔽通信技术是信息隐藏*近几年的研究新的分支方向。本书在总结多年科研成果基础上，从网络隐蔽通信及其检测两个方面系统地介绍了以网络流媒体为?载体的信息隐藏理论模型、隐藏方法和检测技术等。*书分为上下两篇，上篇主要介绍网络隐蔽通信方法，分为4章；下篇主要介绍网络隐蔽通信的检测方法，分为6章。本书是国际上*一本系统讲述以网络协议和流媒体为载体实现信息隐藏及其检测的著作。可供从事信息安*，特别是信息隐藏技术研究和开发的科技人员作为技术参考资料，也可供信息安*专业的本科生和研究生作为教学参考书。

作者简介

??黄永峰，博士，清华大学电子工程系教授、博士生导师、信?息认知研究所副所长，闽江学者特聘讲座教授。多年来一直从事互联网及其信息处理的理论技术研究与教学。作为负责人先后主持了国家重点自然基金、973、863、国际合作项目等30多项。现为国际IEEE Senior Member，中国电子学会高级会员，中国电子学会信息隐藏与多媒体安*专业委员会委员，中国电子学云计算专家委员会委员，中国互联网专家委员会委员。担任了多家国际期刊编委、多次国际重大学术会议的程序委员。近年来已在IEEE Transaction、IET 等国内外期刊和AAAI等国际会议发表学术论文100多篇；出版专著5部、译著2部、教材2部。申请发明专利20余项。获得4项省部级科技成果奖一等奖和二等奖，以及1项教学成果奖等。

李松斌，中科院博士，清华大学博士后，美国南加州大学高级访问学者。现任中科院声学所副研究员、硕士生导师，国家网络新媒体工程技术研究中心海南基地主任。迄今，主持或参加国家973、863重大及一般项目、国家科技支撑项目、国家自然科学基金项目及海南省重大科技专项等项目20余项。已在国内外重要学术期刊及会议上发表论文40余篇，其中近20篇被SCI/EI检索。申报了10余项发明专利，多项软件著作权。获教育部科学技术进步奖二等奖1次。??

精彩书摘

第5章网络隐蔽通信检测技术概述

5.1网络隐蔽通信检测技术研究意义

近年来，随着带宽的持续增长以及网络融合趋势的增强，在国际互联网上网络流媒体(streaming media)应用得到了空前的发展。流媒体是指在网络上采用流式传输方式传输的一种多媒体信息。目前，流媒体有着广泛的应用，例如： VOD(video on demand）、AOD(audio on demand)、IPTV（internet protocol television)、VoIP(voice over IP）等。流媒体作为一种动态媒体，具有实时性和时变性，与基于静态媒体（如图像、音频）的信息隐藏方法相比，基于流媒体的信息隐藏更难于检测，而且由于流媒体的传输时间可控，理论上具有无限大的信息隐藏容量。鉴于上述优点，最近几年，基于流媒体的信息隐藏技术，这项具有创新性和挑战性的研究问题引起了全球研究者们的关注。在2006年的第六届全国信息隐藏暨多媒体安全学术研讨会上，中国工程院李德毅院士在主题报告中就曾高屋建瓴地指出： “基于流媒体和网络信道的信息隐藏将是网络信息安全领域中一个新的研究点和发展方向”。在2009年的第八届全国信息隐藏暨多媒体安全学术研讨会上，何德全院士进一步指出： “网络流媒体的信息隐藏在未来几年将掀起信息安全技术研究高潮”。国际刊物上基于流媒体进行信息隐藏的相关报道也在快速增长。

语音流媒体（VoIP）是当前互联网中一个非常流行的流媒体通信服务，在全球范围内得到广泛应用，彻底变革了语音通信市场格局，它所产生的网络流量在持续增长。美国互联网流量监测机构TeleGeography的数据显示，近年来基于语音流媒体技术的国际通话流量增长速度已经超过传统电话网络流量，目前基于VoIP的用户语音通话时长已达千亿分钟量级，如图5��1所示。这使语音流媒体非常适合用于在IP网络中进行隐蔽通信，它所产生的数据流量为流媒体信息隐藏提供了良好的载体。鉴于此，近年来已有不少研究人员开始尝试基于语音流媒体，使用信息隐藏技术构建互联网上的隐蔽通信系统。流媒体信息隐藏技术的研究可谓方兴未艾。

虽然，目前基于流媒体信息隐藏技术的隐蔽通信系统尚未达到可以大规模应用的阶段，但可以预期随着更多研究力量被吸引到这一领域，该项技术很快就能达到工业化应用水平。未雨绸缪，从保障国家信息安全的角度出发，尽早研究开发流媒体信息隐藏检测技术非常必要。这是因为，流媒体信息隐藏技术可以提供一种易于使用且伪装良好、难于察觉和检测的隐蔽通信信道：基于流媒体进行隐蔽通信，从表面上看使用者是在进行正常的语音通信，但实际上是在通过隐蔽信道传递着秘密消息；更令人忧虑的是，通过在现有的语音流媒体软件［51］（如Skype和gtalk）上添加信息隐藏模块，可以非常容易就让这些用户规模庞大的软件具有隐蔽通信功能。一旦出现这种局面，将意味着人们可以随意建立秘密通信渠道，犯罪分子和敌对势力的谍报人员将很容易利用互联网在整个世界范围内进行秘密信息的传递以进行其违法犯罪甚至颠覆国家等活动。如果缺乏有效的流媒体信息隐藏检测技术，这些活动将很难被国家安全部门所发觉和监管，从而使其犯罪活动得逞，给国家和人民造成损失。

因此，研究流媒体信息隐藏检测技术首先具有较大的社会效益。其次，从信息隐藏科学本身的发展出发，研究流媒体隐写分析技术，有利于发现现有隐写方法的不足，从而促使研究者对其改进，使其更好更快地发展。

流媒体（streaming media）实际上是利用网络协议持续传输的连续音视频媒体流。典型的流媒体可以用图5��2表示。

基于流媒体的信息隐藏在理论模型上与静态媒体中信息隐藏上是一致的。但是，由于流媒体的瞬时性和实时性，传统的静态（存储型）载体中的信息隐藏技术并不能直接应用于流媒体的信息隐藏，例如基于变换域和扩频的隐藏技术由于算法较为复杂，耗时较大，就不适合用于在具有实时性要求的流媒体数据中进行信息隐藏。另一方面，流媒体中的信息隐藏具有多维度隐藏特性，与图像信息隐藏仅通过改变像素值、音频信息隐藏仅通过改变语音采样值进行信息隐藏不同，流媒体信息隐藏既可通过改变语音、视频信号进行，也可利用语音、视频传输所依赖的网络协议、通信信令等进行，图5��2中的每个流媒体单元中四个层次的数据域：音视频数据（一般经过编码压缩）、IP报头、UDP报头、RTP报头都可以作为信息隐藏的宿主，这导致流媒体中的信息隐藏具有多模式特性。

基于流媒体信息隐藏的隐蔽通信系统，将秘密信息嵌入到流媒体通信过程产生的流媒体报文之中，并通过公开网络传输到接收端，接收端从流媒体报文中（含报文内容、报文时序等维度）提取秘密信息。基于流媒体的隐蔽通信系统的一般模型可抽象如图5��3所示。与传统的基于静态载体的信息隐藏方法相比，基于动态流媒体的信息隐藏方法具有以下优势：

（1）多维信息隐藏特性：如图5��3所示，秘密信息可以在对语音进行编码时嵌入，也可以

在编码后语音进行传输时通过修改网络协议嵌入，甚至可以通过控制数据包的发送间隔或时序来进行秘密信息的嵌入。

（2）海量隐藏容量：只要流媒体会话一直持续，则秘密信息的传输也将一直

进行，因此即便每个嵌入单元所携带的秘密信息量很小，只要延长通话时间，理论上可以传输任意长度的秘密信息，这是静态媒体所无法达到的。

（3）隐写检测成本高：流媒体是在网络上传输的实时瞬态媒体数据，不像静态的图像或音频等载体易于获得，对其进行检测，首先需要捕获网络中的数据包，通过对包的分析重构出通信链路，之后才能进行隐写分析，这些因素都导致对其进行隐写检测实施难度极大。

鉴于上述特性，近年来流媒体信息隐藏技术的研究逐渐引起了学术界的高度重视。根据现有文献，基于流媒体的隐蔽通信技术大致可以归为以下三类。

（1）基于网络协议的信息隐藏：基于网络协议的信息隐藏技术有两种典型的实现方式［30��39］：其一是基于连续的网络数据包的头部信息往往变化不大这一客观事实，将秘密信息嵌入到协议头部未用或可选区域，如IP头部、TCP头部、UDP头部以及RTP、TCP头部等。此类方法的优点在于能够支持较高的隐藏容量，但不得不以牺牲某些网络功能为代价。其二是通过调制发送数据包的速率，即根据传递秘密信息的需要有意地调制数据包之间的时间间隔。这类方法的优点是具有较高的隐藏透明性，但是只有较低的隐藏容量，并且会对网络的服务质量 (Quality of Serviee，QoS)带来较大影响。

（2）基于语音载荷的信息隐藏：基于载荷的方法是通过修改流媒体中载荷的冗余信息来达到实现隐蔽通信的目的。从已有文献来看，LSB替换信息隐藏以其实施简单、易于集成等优点在流媒体隐蔽通信中得到了最广泛的应用。但是，经过多年研究，在较高嵌入率时，LSB替换目前已经可以有效检测，为此，Huang等人引入其升级版本 LSB Matching信息隐藏方法构建了具有更高隐蔽性的流媒体隐蔽通信系统。Su等人通过对G.729A算法特性的研究，提出了一种基于码书位置向量的信息隐藏算法，并通过抗噪性分析得出了固定码书是适合信息隐藏的最佳位置的结论。Aoki提出了一种针对常用高速率语音编码器G.711μ律的信息隐藏技术。Liu等人分析了G.729帧中的各参数，总结了G.729中可用于信息隐藏且具有较高透明性的最低有效位［47］。Xiao等人引入QIM方法提出了一种针对低速率语音编码的信息隐藏方法［48］。该方法以图论为基础，提出了互补邻居顶点算法(complementary neighbor vertex，CNV)，用以优化码本分组算法。近期，有学者提出了利用音调合成滤波器即基音预测器进行信息隐藏的方法，具体而言，该类方法通过修改基音对应的自适应码本搜索过程进行信息隐藏，通过与语音编码过程集成取得了较好隐写透明性。

（3）多维信息隐藏：流媒体中的信息隐藏是具有不同维度的，其中网络协议是一个维度，语音载荷是另一个维度，这两个维度可以单独使用进行信息隐藏，上面介绍的两类信息隐藏方法即属于此种情况。但是，两个不同维度也可配合进行跨维度的信息隐藏，这种情况称为多维信息隐藏，例如文献［49］给出了一种联合使用G.723.1语音编码码流中的静音帧数据以及RTP包头域进行多维信息隐藏的方法。

5.3流媒体信息隐藏检测技术概述

流媒体信息隐藏检测的目标是检测流媒体中是否存在信息隐藏，其实质仍然是信息隐藏分析技术。信息隐藏分析技术是信息隐藏技术的对抗技术，它是对可疑的载体信息进行攻击，以达到检测、破坏甚至提取其中秘密信息的技术，亦称为隐写分析术（Steganalysis）。目前信息隐藏分析技术发展较快，按照隐藏分析达到的效果进行分类，可分为以下三类：

(1) 检测技术。对可疑的载体信息，只需判断其中是否存在隐藏信息即可。

(2) 破解技术。判断出隐秘载体存在隐藏信息之后，将其中隐藏的信息内容破解分析出来。

(3) 攻击技术。不管能否破解出隐秘载体中隐藏的信息，对隐秘载体进行攻击，破坏秘密信息，使得隐秘载体就算顺利到达接收者的手上，也无法正确提取出其中的秘密信息。

目前，在信息隐藏分析各类研究中，研究最多的是信息隐藏检测技术，这是因为信息隐藏技术隐藏的是秘密信息的可见性，一旦被判定存在信息隐藏，信息隐藏过程已经失败。当前静态媒体信息隐藏检测技术，根据不同的标准可划分为多个类别，如图5��4所示。检测的实质问题是判断载体变化，载体变化情况可从多个维度进行观测，据此可将检测技术按照检测维度分为以下三类：

（1）基于感官的检测：在数字载体的失真和噪声中，人类可感知的失真或模式最容易被检测到。感官检测的思想是移去载体所有载体信息的部分，利用人类感官(视觉、听觉等)感知和分辨噪声的能力，区分剩余部分是否含有秘密信息或依然是原始载体的内容。例如，1999年Andreas Westfeld等人给出的视觉攻击［57］，其思想是通过对载体图像进行滤波后，使用人的视觉进行分辨，通常隐藏有信息的图像在滤波后看上去具有白噪声特性，而自然图像在滤波后通常具有与原图像相似的可视图案。

（2）基于统计分布的检测：该方法是将原始载体信号概率分布和载体中信号的概率分布情况进行比较，对其中的差异进行检测。信息隐藏改变载体数据流的冗余部分虽然没有改变载体的感观效果，却改变了原始载体数据的统计特性。通过判断可疑载体的统计特性是否正常，来判断是否隐藏有秘密信息。1999年Andreas Westfeld等人同样给出了一种统计攻击方法［57］，又称卡方分析、直方图分析。该方法利用信息隐藏后，图像的偶索引的直方图与奇索引的直方图具有相同的分布，构造出检测统计量，进而检测出是否隐藏信息。该方法可以检测出连续嵌入的LSB替换隐藏方法，但是对随机嵌入的LSB方法检测效果并不理想。

（3）基于特征变化的检测：它根据隐藏信息的嵌入会造成载体某方面的特征发生变化，将变化作为特征进行检测。这种特征变化是多种多样的，也包括感官或统计分布可以察觉的变化，但是很多信息隐藏算法导致的特征变化是很难察觉的，必须经过深入的分析或者采用一些数学变化才能在某个维度上发现载体特征的变化，而且特征的变化必须能够有效量化，这样才能通过精度衡量特征的变化进行信息隐藏检测。

上述几类方法中，前两类方法是比较直观的也是早期使用的信息隐藏检测技术。随着更复杂信息隐藏技术的出现，现在已经很难用这两类方法进行检测。基于特征变化的检测方法是当前主流的信息隐藏检测技术。

另一方面，根据攻击者已知信息情况，例如是否获得原始载体、是否知道信息隐藏算法，可以设计不同的检测算法。具体而言，有下面三种情况：

（1）已知载体检测：在检测过程中通过比较原始载体和隐秘载体的差异进行检测。通常通过对原始载体和隐秘载体的数据或变换前后的数据进行关联分析，来判断是否隐藏有秘密信息。已知载体检测较为容易，但由于现实中很难独立获得原始载体，因此实际应用价值不大，但是在研究新的隐藏算法的检测算法时，一般都是从比较载体和隐秘体的差异开始。

（2）已知隐藏算法的检测：已知可疑载体所用的信息隐藏算法和该对象的一些媒体信息，利用已知的隐藏算法进行适当处理，从而推出该载体是否含有隐藏信息。根据信息隐藏算法的不同，该类检测又可分为空域信息隐藏算法的检测［58��60］和频域信息隐藏算法的检测［61］等。例如，Fridrich等人［62］于2001年提出了一种针对LSB置换方法的RS分析算法，该算法通过定义三类图像组：常规组R、异常组S和未用组U，并且根据R组和S组数目随着信息嵌入率p的大小而变化的统计关系，得出嵌入率的估计值。2003年，Sorina等人提出了一种样点对分析（SPA）算法［58］，通过分析载体信号样点对在LSB信息隐藏下的状态转移情况，估算信息的嵌入率。此外，还有针对扩频隐藏的方法［61］以及针对QIM的检测方法［63］等。

（3）盲检测：在只获得隐秘载体而没有原始载体对比的情况下进行检测。盲检测主要依赖于信号检测技术、信号估计和预测技术以及巧妙的算法设计策略，其实现难度较大，但由于通常情况下得不到原始载体，实际中往往只能对可疑的载体进行隐藏判断，因此得到了广泛应用。目前研究最多的就是盲检方法，如视觉攻击［57］、RS分析算法协［62］和SPA方法［58］等。上述方法通常针对已知的一类信息隐藏方法。还有一类通用的盲隐藏分析方法，通常可以检测多种信息隐藏方法和隐藏工具。如Ismail等人于2003年提出了一种基于图像质量评估参数和多元线性回归分类器的检测方法［64］。该方法根据信息隐藏后图像的质量在统计上会低于原始图像，因此可用质量评估参数度量这种差别。通过使用方差分析的方法挑选在统计上具有较好可分性的特征参数，用于多元线性回归分类器的学习训练。该方法可以检测包括扩频法、LSB法在内的多种图像信息隐藏方法和图像信息隐藏工具，但是较之针对已知隐藏算法的检测方法，该方法的检测正确率不高。因此，目前研究较多的是对特定隐藏算法的盲检测算法。

除了图像的隐藏分析方法之外，针对语音的隐藏分析方法研究目前也较多，获得了较好的进展。如文献［65］采用n维形态学变换和边缘失真测度未藏信息的音频和隐藏信息的音频之间的统计差异，从而检测出隐藏信息。文献［66］提出了一种基于语音质量评估参数和遗传算法的检测方法，该方法根据信息隐藏后语音的质量在统计上会低于原始语音，因此可用语音质量评估参数度量这种差别。通过遗传算法选取有较好可分性的特征参数，用于支持向量机的学习训练，从而可以检测是否隐藏信息。文献［67］提出了一种针对WAV格式的语音信息隐藏侦测算法。该方法先对语音信号进行四阶一维小波分解，通过对小波带系数值的线性预测提取出有效的统计特征，再使用这些统计量建立支持向量机分类器，并用支持向量机分类进行通用盲检测，判断是否隐藏有信息。

从上述检测类型和实际需求来看，盲检测应是信息隐藏分析的重点。

由于流媒体信息隐藏技术目前仍处于起步阶段，专门针对流媒体信息隐藏检测的研究，目前仅有少量见诸报道。根据上文对流媒体信息隐藏技术的分类，信息隐藏检测技术可以分为基于语音载荷以及基于网络协议的信息隐藏检测两大类，多维信息隐藏可以在任何一个维度上进行检测。

对于基于语音载荷的信息隐藏由于检测难度较大，相对有较多的研究。文献［68］、［69］对于语音流的LSB隐写提出了一种基于滑动窗口进行流媒体信息隐藏检测的方法，该方法抽取RTP包中的语音载荷，通过选定一个合适的时间窗对窗内的语音采样使用RS检测来判定该语音信号中是否采用了LSB替换隐写。文献［70］、［71］认为对语音流进行隐写会导致语音质量的降低，因此他们通过计算语音流的Mel倒谱特征并结合支持向量机来判别语音流是否存在隐写。文献［72］研究了使用G.723.1编码器的语音流媒体系统，分析了利用“未使用”位进行信息隐藏时的检测算法。文献［73］研究了改进图像隐写分析方法以实现对语音流进行隐写分析的方法，通过抽取语音流的13个一阶和二阶统计量，成功实现了对语音流中PCM编码语音流隐写的检测。

对于基于网络协议的信息隐藏其检测相对要简单些。这是因为为了达到提高有效载荷的目的，网络通信协议一般都经过精心设计、务求精简，协议的每个域一般都具有明确清晰的含义，域的内容也基本具有较为明显的模式特征。进行信息隐藏时由于必须改变某些域的取值，很容易破坏域内容的模式特征，因此该方面的研究较少。目前我们掌握的公开报道文献中仅发现美国陆军研究实验室Juan C. Pelaez给出的一种基于网络协议“误用模式”的检测方法，该方法首先对利用SIP协议和RTP包头自由域及可选域进行信息隐藏的过程进行建模，其后通过检测通信过程是否有“误用模式”（即通信过程与预定义模型在某一维度上不符）来判定是否存在隐写。

综观现有研究，基于语音载荷的信息隐藏检测技术是当前流媒体信息隐藏检测技术研究主流。

前言/序言

网络隐蔽通信及其检测技术

《信息熵的奥秘与艺术：从数据压缩到机器学习》内容简介：本书将带领读者深入探索信息论的核心概念——信息熵，并将其在现代科技领域的广泛应用展现得淋漓尽致。我们并非关注那些隐藏在网络深处的隐秘通信，而是将目光聚焦于信息本身最本质的衡量单位，以及如何通过理解和操纵它来解锁数据的无限潜能。从经典的数据压缩算法到前沿的机器学习模型，信息熵无处不在，它的概念不仅是理解信息理论的基石，更是驱动无数技术革新的强大引擎。第一章：信息之源——熵的概念解析在信息的海洋中，如何量化“不确定性”？本章将从信息熵的定义出发，通过生动形象的比喻和简洁明了的数学推导，揭示香农信息熵的本质。我们将探讨离散随机变量的熵、连续随机变量的熵，以及熵的几个重要性质，如非负性、可加性、链式法则等。通过对不同概率分布下熵值的计算和对比，读者将直观感受到信息量与不确定性之间的深刻联系。我们将以“猜数字”游戏为例，直观展示信息熵的计算过程，并引出“平均信息量”的概念。还会简要介绍交叉熵和KL散度，为后续章节的内容做铺垫，强调它们在衡量两个概率分布相似性上的作用。第二章：压缩的艺术——信息熵与数据压缩信息熵不仅是衡量不确定性，更是数据压缩理论的基石。本章将深入剖析信息熵如何指导我们设计高效的数据压缩算法。我们将详细介绍算术编码和霍夫曼编码等经典无损压缩方法，并解析它们在编码过程中如何利用符号的概率分布来分配更短的码长，从而达到压缩数据的目的。本书将通过具体实例，一步步演示如何构建霍夫曼树，以及如何根据树结构生成最优编码。我们将分析这些算法的压缩效率如何与原始数据的熵紧密相关，以及为何熵的上限决定了理论上的最优压缩比。此外，我们还将触及有损压缩的基本原理，虽然侧重点在于无损，但会简要介绍信息熵在感知编码中的作用，例如如何移除人眼或人耳不敏感的信息。第三章：通信的效率——熵与信道容量在信息传输过程中，如何衡量信道的最大传输速率？本章将引入信息熵在通信领域的应用——信道容量。我们将深入理解信道容量的概念，以及它与信道噪声、信道带宽等因素的关系。我们将探讨离散无记忆信道、连续信道等不同类型的信道模型，并介绍香农-哈特利定理，该定理揭示了在有噪声信道中，信息传输的理论极限。本书将通过一个简化的二元对称信道模型，一步步推导出其容量的计算公式，并解释为何即使存在噪声，只要传输速率低于信道容量，理论上就可以实现任意低的错误率。我们将讨论信源编码和信道编码在提升通信效率和可靠性方面的作用，并强调信息熵在理解这两者关系中的关键地位。第四章：模式的发现——熵与特征选择在海量数据中寻找有价值的模式，是数据分析和机器学习中的核心任务。本章将聚焦信息熵在特征选择中的强大作用。我们将详细介绍互信息（Mutual Information）的概念，它是衡量两个随机变量之间相互依赖程度的度量，而互信息正是基于信息熵的概念发展而来。我们将解析如何利用互信息来评估单个特征与目标变量之间的相关性，以及如何通过信息增益（Information Gain）来选择最有区分度的特征。本书将以一个简单的分类问题为例，演示如何计算不同特征的信息增益，并根据信息增益的大小对特征进行排序和选择，从而简化模型，提升训练效率和预测精度。我们将讨论在处理高维数据集时，基于信息熵的特征选择方法如何有效降低维度，避免“维度灾难”。第五章：决策的智慧——熵与决策树决策树作为一种直观且强大的分类和回归算法，其核心驱动力正是信息熵。本章将深入剖析决策树的构建原理，特别是ID3、C4.5和CART等经典算法如何利用信息熵（或其变种）来选择最优的划分属性。我们将详细讲解如何计算不同属性的信息增益或增益率，以及如何基于这些度量来构建一棵能够有效划分数据的决策树。本书将通过一个具体的分类数据集，手把手地演示如何构建一棵决策树，包括根节点的选择、中间节点的划分以及叶节点的判定。我们将分析决策树的优点，如易于理解和解释，以及其在处理离散和连续特征时的灵活性。同时，也会简要提及决策树的缺点，例如容易过拟合，并引出剪枝等防止过拟合的技术。第六章：学习的基石——熵与机器学习模型信息熵在现代机器学习领域扮演着至关重要的角色，尤其是在模型训练和优化过程中。本章将广泛探讨信息熵在各种机器学习模型中的应用。我们将深入理解交叉熵（Cross-Entropy）作为损失函数在分类任务中的作用，并解析它如何衡量模型预测概率分布与真实标签分布之间的差异，驱动模型参数的优化。本书将以逻辑回归和神经网络为例，详细阐述交叉熵损失函数如何指导模型的学习过程，以及为何它能有效地惩罚预测错误的模型。我们还将介绍信息熵在生成模型中的应用，例如变分自编码器（VAE）中，我们如何通过最小化重构误差和KL散度来学习数据的潜在表示。此外，还会简要介绍信息熵在聚类算法，如期望最大化（EM）算法中的作用，以及在强化学习中，熵作为探索奖励的一部分如何鼓励智能体进行更广泛的尝试。第七章：概率的语言——熵与贝叶斯方法概率论是统计学和机器学习的语言，而信息熵则为我们提供了一种深刻理解概率分布的方式。本章将探讨信息熵与贝叶斯方法的结合。我们将解析贝叶斯定理的数学原理，以及如何利用它来更新信念。我们将强调在贝叶斯框架下，先验分布和后验分布的熵变化如何反映我们从数据中获得的“信息量”。本书将通过一个简单的贝叶斯推断例子，例如对硬币正反面概率的估计，来展示如何结合先验知识和观测数据来更新我们的信念，并分析后验分布的熵如何随着观测数据的增加而减小。我们还将探讨最大熵原理，它是一种在满足约束条件的情况下，选择不确定性最大的概率分布的原则，这在许多统计推断问题中具有重要的意义。第八章：进化的脉搏——熵与生物信息学生命本身就是一部充满信息和演化的宏伟史诗，而信息熵则为我们理解生物过程提供了一个独特的视角。本章将探索信息熵在生物信息学领域的应用。我们将探讨如何利用信息熵来分析DNA序列，识别保守区域和变异位点，从而推断物种的演化关系。本书将介绍序列比对中的打分矩阵，以及熵如何用于评估位点保守性。我们还将探讨信息熵在蛋白质结构预测和功能预测中的应用，以及如何通过分析氨基酸序列的熵来推断蛋白质的稳定性或活性。此外，我们还将简要提及信息熵在基因调控网络分析中的作用，以及如何通过分析基因表达数据的熵来理解复杂的生物调控机制。结论：熵的广阔未来信息熵，这个看似抽象的概念，早已渗透到现代科技的方方面面，成为理解和驱动创新的关键。本书从信息熵的定义出发，逐步深入到其在数据压缩、通信、特征选择、决策树、机器学习模型、贝叶斯方法以及生物信息学等领域的广泛应用。我们所展示的，并非是隐藏在网络深处的幽灵，而是潜藏在数据之中的规律，是信息之美最纯粹的体现。未来，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，信息熵的奥秘将被进一步揭示，它将继续在各个学科领域发挥不可替代的作用，引领我们走向更加智能和高效的未来。本书的目的是为读者提供一个坚实的基础，激发大家对信息熵及其应用的深入思考和探索。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是网络安全领域的一股清流。在我眼中，网络安全往往意味着防火墙、入侵检测系统、病毒查杀软件等“硬核”的技术。但这本书却将目光投向了那些更加“软性”且极具挑战性的领域——隐蔽通信。作者以一种非常严谨但又充满启发性的方式，阐述了如何在看似无害的数据流中隐藏信息，以及如何在这种“信息迷雾”中寻找蛛丝马迹。书中关于“信息冗余”和“信道编码”在隐蔽通信中的作用的讲解，让我对信息传输的本质有了新的认识。它并非仅仅是将信息传递出去，更可以是在不引起怀疑的情况下，“塞入”更多不为人知的秘密。更令我惊喜的是，作者对检测技术的探讨，同样深入浅出，从统计学的方法到机器学习的应用，都进行了细致的分析。这让我意识到，要应对隐蔽通信，不仅需要理解其原理，更需要掌握与之对抗的先进检测技术。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为学习网络通信，就是掌握那些“正面”的技术，比如如何搭建服务器、如何优化网络传输效率、如何进行数据加密和解密。但这本书彻底打破了我的这种单一思维模式。它就像一个“反侦察”指南，向我展示了数据如何在网络中“隐身”，以及我们又该如何“识破”这些隐身术。书中关于“水印技术”和“协同隐蔽”的章节，让我大开眼界。我从未想过，一张普通的图片或一段普通的音频，能够被“植入”额外的、不易察觉的信息，而又不影响其本身的观赏性或听觉效果。作者在分析这些技术时，也并非空谈理论，而是结合了大量的实际案例，从恶意软件的通信到信息情报的传递，都进行了详细的阐述。这种理论与实践相结合的写作方式，使得本书既有学术深度，又不失可读性。它不仅让我对网络隐蔽通信有了全面的认识，也让我对网络安全检测技术有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

读罢此书，我对网络世界的多样性有了全新的认识。过往我对网络通信的理解，大多停留在对公开传输协议的层面，例如HTTP、TCP/IP等，这些是信息传递的“高速公路”，光明正大，无需掩饰。然而，这本书却像一位技艺高超的魔术师，揭示了网络中那些“暗度”的技巧，那些在“高速公路”之外、甚至“高速公路”内部进行的、不为人知的“秘密通道”。书中对不同隐蔽通信技术的分类和阐述，逻辑严谨，层层递进。从最初的概念引入，到对各种具体方法的深入剖析，再到实际应用场景的举例，都做得非常到位。我印象最深的是关于“时域、频域、空域”隐蔽的介绍，这让我了解到信息可以被巧妙地“藏”在时间、频率甚至空间维度中。它不是简单的加密，而是利用了信息载体的内在特性，做到“润物细无声”般的隐藏。这本书让我明白了，网络安全不仅仅是防御，更需要理解对手的手段，才能更好地保护自己。

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的启发，远超出了我最初的预期。我原以为这会是一本充斥着晦涩难懂的公式和图表的纯技术手册，但出乎意料的是，作者的语言风格非常接地气，而且叙述逻辑清晰，循序渐进。它将原本可能极其复杂的技术概念，通过类比和生动的描述，变得容易理解。我曾经在想，为什么有些网络攻击能如此隐蔽，而且难以追踪？这本书就给了我答案。它详细介绍了各种隐蔽通信的实现原理，从最基础的比特位操作，到更高级的协议层伪装，都进行了深入的讲解。我尤其对书中关于“流量分析”和“异常检测”的讨论感到兴奋，这让我明白，即使信息被巧妙地隐藏，其行为模式仍然会留下痕迹。作者在分析检测技术时，并没有止步于理论，而是详细介绍了多种检测工具和方法，这对于我今后的学习和实践具有非常重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是颠覆了我对网络信息传递的认知！我一直以为网络上的数据传输就是透明公开的，就像一条条信息在明面上奔跑。但读了这本书，才发现原来在数据的背后，隐藏着如此复杂精妙的“隐身术”。作者用极其生动形象的比喻，比如将隐蔽通信比作战场上的特种部队，在不被察觉的情况下完成任务，让我这个非专业人士也能迅速领会其核心思想。它详细介绍了各种隐藏信息的载体，从音频、视频的细微之处，到文本的字里行间，甚至连网络流量的模式都被巧妙地利用。我尤其对书中关于“信息码元”和“载体媒介”的区分印象深刻，这让我明白，我们看似平常的数字信号，其实蕴含着巨大的“潜能”。它不仅打开了我的思路，也让我对信息安全有了更深层次的思考。在信息爆炸的时代，了解这些“看不见的”通信方式，对于保护个人隐私和国家安全都至关重要。这本书就像一把钥匙，为我打开了一个全新的视角，让我看到了数字世界中那些隐藏的“暗流”。

评分☆☆☆☆☆

还可以

评分☆☆☆☆☆

可以

评分☆☆☆☆☆

可以

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

可以

评分☆☆☆☆☆

很好