Lorenz混沌异步跟踪深度伪装网络攻击信号最优检测

发布时间：2018-10-30 10:29

【摘要】：提出采用Lorenz混沌系统异步跟踪优化期望最大化高斯混合模型算法实现对低信噪比下深度伪装的网络攻击信号最优检测。通过提取待检测网络数据流参数向量和正常数据流参数向量的差值为特征,使用高斯混合模型并与期望最大化算法相结合,设计Lorenz混沌异步跟踪检测算法,对网络数据流进行建模和检测。仿真结果表明改进的检测算法能有效去除不是攻击信号的伪峰,相比Hough变化检测算法,能更加正确地检测非法攻击信号,信噪比为-15dB下,不同异步攻击中的检测概率就能达到100%,实现检测性能最优,尤其适用于信噪比极低的深度伪装网络攻击环境中对攻击信号的检测。研究成果为网络安全防御及应用具有巨大的理论参考价值。
[Abstract]:In this paper, a hybrid Gao Si model algorithm for asynchronous tracking optimization of Lorenz chaotic system is proposed to realize optimal detection of network attack signals with deep camouflage under low signal-to-noise ratio (SNR). By extracting the difference between the parameter vector of network data flow and the parameter vector of normal data stream, using Gao Si mixed model and combining with expectation maximization algorithm, the Lorenz chaotic asynchronous tracking detection algorithm is designed. Modeling and detecting the network data flow. Simulation results show that the improved detection algorithm can effectively remove the false peak which is not an attack signal. Compared with the Hough change detection algorithm, it can detect the illegal attack signal more correctly, and the SNR is-15dB. The detection probability of different asynchronous attacks can reach 100, and the detection performance is optimal, especially for the detection of attack signal in the attack environment of deep camouflage network with very low SNR. The research results have great theoretical reference value for network security defense and application.
【作者单位】： 德州职业技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(60873139)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2299748