改进的基于隐马尔可夫模型的态势评估方法

发布时间：2018-06-09 01:04

  本文选题：网络安全 + 隐马尔可夫模型　； 参考：《计算机应用》2017年05期

【摘要】：针对隐马尔可夫模型(HMM)参数难以配置的问题,提出一种改进的基于隐马尔可夫模型的态势评估方法,更加准确地反映网络的安全态势。所提方法以入侵检测系统的输出作为输入,根据Snort手册将报警事件分类,得到观测序列,建立HMM,将改进的模拟退火(SA)算法与Bauw_Welch(BW)算法相结合对HMM参数进行优化,使用量化分析的方法得到网络的安全态势值。实验结果表明,所提方法能较好地提升模型的精度与收敛速度。
[Abstract]:In order to solve the problem that HMMM parameters are difficult to configure, an improved situation assessment method based on Hidden Markov Model (HMMM) is proposed to reflect the security situation of the network more accurately. The proposed method takes the output of the intrusion detection system as input, classifies alarm events according to snort manual, obtains observation sequences, establishes HMMs, and optimizes hmm parameters by combining the improved simulated annealing (SA) algorithm with BauwStamp WelchBWalgorithm. The method of quantitative analysis is used to obtain the security situation of the network. The experimental results show that the proposed method can improve the accuracy and convergence rate of the model.
【作者单位】： 重庆市移动通信重点实验室(重庆邮电大学);
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271260) 重庆市科委自然科学基金项目(cstc2015jcyj A40050)~~
【分类号】：TP393.08

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本文编号：1998077