隐蔽通讯检测

流量分析法：通过监控网络流量模式，识别异常的流量行为，如流量的大小、传输时间和频率，以发现隐蔽的通信。

特征匹配法：利用已知的隐蔽通信技术特征，将其与网络流量中的数据进行匹配，查找相似的特征标记。

机器学习法：使用机器学习算法训练模型，通过识别正常和异常通信模式，检测潜在的隐蔽通信行为。

时间序列分析：分析通信间的时间间隔和顺序，识别偏离正常行为的时间序列特性。

封包内容检测：检查数据包的内容和格式，寻找与常规协议不一致或具有特定特征的通信数据。

端点行为分析：监控网络中设备的行为和相互交互方式，识别与正常活动不同的可疑活动模式。

统计分析方法：通过对网络流量的统计分析，包括流量速率、方向及目的地分析，寻找异常的统计特征。

频谱分析仪：用于监测并分析无线电频谱，识别异常信号活动，包括隐藏的通讯设备。

网络流量分析器：用于捕获和检查数据包流量，识别可疑的加密流量或隐藏的通信通道。

无线电干扰检测器：用于检测和定位非授权无线设备，尤其是在敏感区域中揭示隐藏传输。

信号强度计：用于测量无线信号的强度，以判断隐蔽设备的存在和位置。

破译设备：用于分析和尝试破解任何已检测到的加密通信，揭示其内容。