无线网络中伪随机扰码的边信道攻击方法研究

In the research field of intelligent communication, counter-terrorism and information warfare, the information intercepted should be recovered under the no-cooperation situation,so the blind identification and analysis of scrambling code is necessary. It is assumed by the current methods that the scrambled bit streams have been extracted from the intercepted information and certain prior-knowledge is known. So these methods can not be used in practice.In this project, new methods based on the idea of side channel attacks are presented.Firstly, the similarity model of pseudo random sequence is established,and similarity lower bound of pseudo random sequences is introduced. Then the algorithm of the scrambled bit streams extraction is proposed. Secondly, based on the global joint matching and dynamic programming theories,the signal characteristics of scrambling code are analyzed and the corresponding extraction rules are presented.Finally, based on the fault-tolerant algebraic transformation and signal characteristics，the scrambling code identification method of real-time analysis under high bit error rate under the scrambling code scrambling external is put forward. The research results will be not only used for non cooperation descrambling in wireless communication network; can also be used to despreading the spread spectrum of communication network system. Meanwhile it is very helpful to the design of scrambling code and spread spectrum code. So,the results can be seen a widely application prospect in the research fields of wireless communication, intelligent communication, information monitoring and information warfare.

在智能通信、信息监控和信息对抗领域，需要在非合作的条件下对信息进行恢复，扰码的盲识别与分析是必须要解决问题。现有方法均假定已从复杂的比特流中恢复出完整的加扰序列，并且需要特定的先验知识，因此难以应用于实际的解扰。本项目基于边信道攻击的思想，从无线通信网络信号特征出发，研究扰码的识别与分析。首先，建立伪随机序列的相似度模型，并给出伪随机序列的相似度下界。在此基础上提出复杂比特流中加扰序列的提取方法。然后，基于全局联配思想和动态规划理论对无线通信网络扰码信号特征进行分析，提取可用于扰码分析的时域信号特征和提取规则。最后，基于信号层面稳健的扰码外部特征和容错的代数变换提 出高误码率下扰码的实时分析方法。研究成果将不仅用于无线通信网络中的非合作解扰；还可用于扩频通信网络系统的非合作解扩；同时可为扰码和扩频码的设计提供理论支撑。将在上述领域，特别是南海信息管控领域具有广泛的应用前景。

伪随机扰码主要用于传输数据的定时恢复和保密处理，是现代民用通信和军事通信的核心技术之一。3G/4G 移动通信、WiMAX、WiFi、数字广播电视、战术数据链、战术 HF/VHF/UHF 电台、海事卫星、VSAT 卫星等都采用了扰码技术。由于扰码对信源信息进行了随机化处理，极大的提升了系统的安全性。扰码对信道安全性的增强给智能自适应通信、信息监控和信息对抗等领域带来了巨大的挑战。.针对目前研究工作存在的问题，对无线通信网络中的扰码识别与分析问题开展研究。首先，建立了伪随机序列的相似度模型，并给出伪随机序列的相似度下界，来估计扰码边界，在此基础上提出了加扰数据的抽取方法。然后，基于全局联配思想和动态规划理论对无线通信网络扰码信号时域、频域、以及解调后的判决值分布特征进行了分析，提取了可用于扰码分析的信号特征和并给出了提取规则。最后，基于信号层面稳健的扰码外部特征和容错的代数变换提出了高误码率下扰码的实时分析方法。.针对无线网络序列相似度分析中存在的序列超长、特征极其稀疏、无法在工程应用中实时处理等难点问题，提出了在可容忍误判概率下的序列相似度分析方法。针对现有Webshell检测存在的问题该方法依靠人工提取特征，自动化程度低，容易实现为此，提出了一种基于深度学习的Webshell检测算法。研究了基于BA模型，分析了具有复杂耦合的相互依赖无标度网络的脆弱性。针对以人为本的感知本身带有泄露用户隐私的风险这一问题，构建了一个基于MCS网络的隐私保护算法。提出了双载体暗通道最低有效位信息隐藏算法，避免了传统的图片信息隐藏算法难以抵抗网络传输过程中的有损压缩攻击问题。易受干扰、易欺骗的问题，提出一种结合深度学习和卡尔曼滤波的无人机抗GPS 欺骗的检测方法。针对现有的水质监测系统中存在数据明文传输、布线困难、不能分层立体监测等问题，提出并实现了一种基于 AES 加密算法和轻量级遥控无人潜水器的无线移动水质监测系统。