基于隐马尔可夫模型的态势评估方法

发布时间：2018-06-06 23:22

  本文选题：网络安全 + 报警事件　； 参考：《计算机工程与设计》2015年07期

【摘要】：针对目前日益复杂的网络安全环境,提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的态势评估方法。以入侵检测系统的输出(报警事件)为处理对象,采用隐马尔可夫随机过程作为分析手段,建立描述网络系统受到攻击后安全状态转移的隐马尔可夫模型;在此基础上,通过Baum-Welch(BW)算法对模型参数进行优化,使用量化分析方法得到整个网络态势的定量评价。通过实验验证了该方法能比较准确地反映网络的安全态势,具有良好的应用前景。
[Abstract]:In view of the increasingly complex network security environment, a situation assessment method based on Hidden Markov Model (HMMM) is proposed. Taking the output (alarm event) of the intrusion detection system as the processing object and using the hidden Markov stochastic process as the analysis method, a hidden Markov model describing the security state transition of the network system after the attack is established. The model parameters are optimized by Baum-Welch-BW algorithm, and the quantitative evaluation of the whole network situation is obtained by using the quantitative analysis method. The experimental results show that this method can reflect the security situation of the network accurately and has a good application prospect.
【作者单位】： 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61271260;61102062)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1988543