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基于HMM和自組織映射的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測算法

發(fā)布時間:2017-11-26 11:30

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【摘要】:隨著網(wǎng)絡(luò)入侵多樣化的發(fā)展,傳統(tǒng)的防火墻、數(shù)據(jù)加密等防御方法已經(jīng)很難保證系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)資源的安全,為此,設(shè)計(jì)了基于隱形馬爾科夫模型HMM和自組織映射SOM的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。首先建立了自組織映射-HMM的雙層入侵檢測模型,采用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練SOM網(wǎng),然后將測試數(shù)據(jù)輸入SOM模型獲得觀察序列對應(yīng)的攻擊類別的后驗(yàn)概率,將此后驗(yàn)概率用于訓(xùn)練HMM模型獲得概率初始分布和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率等各參數(shù)。最后,通過比較測試數(shù)據(jù)在各模型下發(fā)生概率的大小來獲取對應(yīng)的攻擊類別。仿真實(shí)驗(yàn)表明本研究方法能有效實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測,較經(jīng)典的HMM方法以及改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,具有較高的檢測率和較低的誤報率,同時具有較少的檢測時間。
【作者單位】: 電子科技大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;阿壩師范高等專科學(xué)校電子信息工程系;阿壩師范高等?茖W(xué)校應(yīng)用物理研究所;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61373163) 四川省教育廳項(xiàng)目(13ZB0038)
【分類號】:TP393.08
【正文快照】: 隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和Internet的普及,安全問題是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)面臨的最重要的問題,入侵檢測(Intrusion Detection)技術(shù)[1-2]作為保證網(wǎng)絡(luò)安全的重要手段能有效地檢測網(wǎng)絡(luò)嗅探、ARP欺騙(Address Resolution Protocol,ARP)、SQL(Structured Query Language,SQL)注入攻擊等常見的

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 周曉崢,劉勘,孟波,周洞汝;自組織映射在Web結(jié)構(gòu)挖掘中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2003年03期

2 胡婷;王勇;陶曉玲;;基于SSOM的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年06期

3 王懷彬;王鵬濤;劉凱;;改善入侵檢測系統(tǒng)檢測精度的研究[J];南開大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年03期

4 王飛;錢玉文;王執(zhí)銓;;基于混合聚類和自組織映射的異常檢測模型[J];信息與控制;2010年02期

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7 賈偉峰;張鳳荔;童彬;萬明成;;自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年23期

8 肖云;韓崇昭;;基于改進(jìn)的進(jìn)化型自組織映射的攻擊實(shí)例挖掘[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2007年15期

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10 吳麗花;劉魯;衛(wèi)昆;吳菊華;;基于動態(tài)自組織映射網(wǎng)的用戶興趣建模方法[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2006年08期

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3 侯梅菊;計(jì)算智能技術(shù)在入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2012年

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5 任浩;基于遺傳算法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測模型研究[D];天津理工大學(xué);2013年

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本文編號:1229673

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