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改进的基于隐马尔可夫模型的态势评估方法
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 时间:0
  • 分类:TN393.08[电子电信—物理电子学]
  • 作者机构:重庆市移动通信重点实验室(重庆邮电大学),重庆400065
  • 相关基金: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(cstc2015jcyjA40050).
中文摘要:

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。

英文摘要:

Concerning the problem that the Hidden Markov Model (HMM) parameters are difficult to configure, an improved method of situation assessment based on HMM was proposed to reflect the security of the network. The proposed method used the output of intrusion detection system as input, classified the alarm events by Snort manual to get the observation sequence, and established the HMM model, the improved Simulated Annealing (SA) algorithm combined with the Baum_Welch (BW) algorithm to optimize the HMM parameters, and used the method of quantitative analysis to get the security situational value of the network. The experimental results show that the proposed method can improve the accuracy and convergence speed of the model.

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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679