基于改进隐马尔可夫模型的复合攻击预测方法

发布时间：2018-12-31 19:15

【摘要】：提出了一种基于改进的隐马尔可夫模型和维特比算法的复合攻击预测方法.在训练数据较少时,采用最大似然估计得到的隐马尔可夫模型可能存在较大误差,针对这种情况,采用修正的概率矩阵计算方法以降低误差.针对告警事件序列中存在误报的情况,在维特比算法中引入了一个判决门限,用于在告警事件存在误报的情况下对预测结果进行修正.基于DARPA2000数据集对提出的方法进行了仿真和实验验证,实验结果表明该方法能有效地提高攻击预测的正确率.
[Abstract]:A compound attack prediction method based on improved hidden Markov model and Viterbi algorithm is proposed. In the case of less training data, the hidden Markov model obtained by maximum likelihood estimation may have a large error. In view of this situation, a modified probability matrix method is used to reduce the error. In order to solve the problem of false positives in the sequence of alarm events, a decision threshold is introduced into the Viterbi algorithm, which is used to correct the prediction results in the event of false alarm events. The proposed method is simulated and verified by experiments based on DARPA2000 dataset. The experimental results show that the proposed method can effectively improve the accuracy of attack prediction.
【作者单位】： 中国电子科技集团公司第三十研究所;中国电子科技网络信息安全有限公司;
【基金】：国家高技术研究发展计划(军口863计划)项目(2015AA7111006)
【分类号】：O211.62

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本文编号：2397002