基于EMA和Lorenz系统同步的网络攻击检测

发布时间：2018-06-26 00:09

  本文选题：混沌 + 网络攻击　； 参考：《科技通报》2014年02期

【摘要】：对新型网络攻击信号进行准确有效检测的问题已有许多研究。网络攻击信号更新变化迅速,严重影响了网络环境的安全稳定,传统的网络攻击信号检测算法如ARMA模型算法检测性能不够理想。采用非线性信号处理的方法,基于期望最大化算法的高斯混合模型,结合Lorenz混沌系统进行同步控制,提出了一种改进的网络攻击检测算法。对网络数据流进行建模并检测,将差值这个特征作为混沌同步控制量,进行检测和判决。仿真结果表明改进的检测算法能有效检测网络攻击信号数据库中最新的5类攻击信号,与ARMA算法进行检测性能比较,检测概率同等条件下提升幅度明显,最高为15%以上,在网络攻击安全防御中展现优越的应用性能和前景。
[Abstract]:The problem of accurate and effective detection of new network attack signals has been studied. The network attack signal changes rapidly, which seriously affects the security and stability of the network environment. The traditional network attack signal detection algorithm, such as ARMA model algorithm, is not good enough to detect the network attack signal. Based on the Gao Si mixed model of expectation maximization algorithm and the synchronization control of Lorenz chaotic system, an improved network attack detection algorithm is proposed by using nonlinear signal processing method. The network data stream is modeled and detected, and the difference is used as the chaotic synchronization control quantity to detect and decide. The simulation results show that the improved detection algorithm can effectively detect the latest five kinds of attack signals in the network attack signal database. Compared with the ARMA algorithm, the detection performance of the improved detection algorithm is obvious under the same condition of detection probability, the maximum is more than 15%. In the network attack security defense shows the superior application performance and the prospect.
【作者单位】： 信阳职业技术学院数学与计算机科学学院;
【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：2068146