关键词识别在网络监听中的应用研究

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1、分类号密级UDC编号桂林电子科技大学硕士学位论文题目:关键词识别在网络监听中的应用研究(英文)TheApplicationStudyontheKeywordSpottingintheNetworkMonitoring研究生姓名：宋亚丽指导教师姓名、职务：景新幸（教授）申请学科门类：工学硕士学科、专业：信号与信息处理提交论文日期：2009年4月论文答辩时间：2009年6月年月日万方数据独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和

2、致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得桂林电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解桂林电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属桂林电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为桂林电子科

3、技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。本人签名：日期：导师签名：日期：万方数据摘要摘要本文对关键词识别在网络监听中的具体应用进行了研究，期望网络监听系统在截获语音数据的同时能自动识别出其中包含的敏感词汇，及时发现违反上网策略的主机及活动并报警，从而更加有效地对网络进行监控。本文以关键词识别为重点，对整个监听识别系统进行了研究，将其分为网

4、络监听和关键词识别两个模块。在对网络进行监听时，针对现在广泛存在的交换式以太网，采用了一种基于ARP欺骗技术对用户数据进行监听的方法。通过对WinPcap库函数的调用捕获本地网络上到达本机的所有数据包，然后对数据包进行协议解码，恢复成原始的语音流。关键词识别部分系统地研究了各种主要特征参数MFCC、一阶差分MFCC、PLP的提取方法，并且对PLP倒谱参数进行了改进，将MVDR谱估计应用到PLP特征参数提取中，得到了一种改进的特征参数PMCC。为了准确地检测出每一个音节，对双门限检测法和频带方差检测法进行了实

5、验比较，最终选用了效果较好的频带方差检测法来进行端点检测。最后，采用了HMM和超香肠神经元来构筑关键词识别模块，并在Matlab软件下进行了识别效果的对比。从实验结果可以看出，基于超香肠神经元网络的关键词识别有着很高的拒识率，识别效果也较HMM要好，并且无需进行端点检测和废料建模，为关键词识别提供了一个更好的解决方案。关键词：网络监听;关键词识别;隐马尔可夫（HMM）;高维空间几何分析;超香肠神经元（HSN）.{I{万方数据摘要AbstractSpeci¯capplicationofKeywordsspot

6、tingwhichusedinnetworkmonitoringisstudied.Weexpectthatthesystemofnetworkmonitoringthatcancapturenetworkdatapackagesandrecognizethesensitivekeywordscontaininginthenetworkdatapackagessimultaneously,socandiscoverthehostandInternetstrategywhichbroketherulesoft

7、henetworksur¯ngandalarm,thuscanmonitornetworkmoree®ectively.Thethesisinvolvesthestudyofthewholesystemwithemphasisonthekeywordsspotting，anditisdividedintotwosections:networkmonitoringandkeywordsspot-ting.Inthepartofnetworkmonitoring,thispaperadoptamethodwhi

8、chbasedonARPspoo¯ngtechnologytomonitoringtheusers'dataforwidespreadEthernetthatlinkedwithswitch.ThefundamentalprincipleofthispartistocaptureallpacketsofthelocalnetworkusingWinPcaplibrary,andperformprotocolana