基于时变加权马尔科夫链的网络异常检测模型

发布时间：2018-10-17 17:42

【摘要】：随着互联网技术的迅猛发展,网络入侵事件日益频发,入侵检测对于保障网络安全具有重要意义。针对网络入侵检测的迫切需求,提出一种基于时变加权马尔科夫链的网络异常检测模型,使用组合状态转移概率矩阵来描述状态转移。利用DARPA 2000数据集在NT系统上重放时产生的事件log作为实验数据以验证该模型的效果,并与普通时变加权马尔科夫链模型进行比较,仿真实验结果表明该模型能够对网络进行实时入侵检测,具有较高的准确性和较强的鲁棒性,并且能够有效降低误测率和漏测率。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology, network intrusion events occur more and more frequently. Intrusion detection is of great significance to ensure network security. To meet the urgent need of network intrusion detection, a network anomaly detection model based on time-varying weighted Markov chain is proposed. The combined state transition probability matrix is used to describe the state transition. The event log generated by DARPA 2000 data set is used as experimental data to verify the effect of the model, and it is compared with the ordinary time-varying weighted Markov chain model. The simulation results show that the proposed model can detect the network intrusion in real time, has high accuracy and robustness, and can effectively reduce the false detection rate and the leakage rate.
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61272419) 赛尔下一代互联网创新项目(NGII20160122) 中兴通讯产学研合作论坛合作项目(2016ZTE04-11)资助
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2277454