本文選題：區(qū)域檢測 + 混沌同步�。� 參考：《計算機仿真》2015年07期

【摘要】：在對可信計算機平臺中的易受攻擊區(qū)域檢測方法研究過程中,為注冊的攻擊會造成網絡信號變化與正常攻擊變化交織,攻擊區(qū)域的信號呈現(xiàn)較大的非線性狀態(tài),導致只能發(fā)現(xiàn)易受攻擊區(qū)域中已經存在的線性攻擊,無法檢測到新的非線性攻擊事件,存在誤報率較高的問題。為此提出了一種采用混沌同步算法的可信計算機平臺中易受攻擊區(qū)域的檢測方法,該方法從非線性信號處理角度著手,將混沌同步思想與期望最大算法(EM)相融合,通過組建易受攻擊區(qū)域的高斯混合模型(GMM)估計出易受攻擊區(qū)域中的3個參數,依據神經網絡的學習能力與較強容錯處理能力在可信計算機平臺下根據獲取的參數設計檢測系統(tǒng)的推理規(guī)則,進而完成了可信計算機平臺中對易受攻擊區(qū)域的檢測。實驗結果證明,采用混沌同步算法的可信計算機平臺中易受攻擊區(qū)域檢測方法具有較高的檢測率和更低的誤報率。
[Abstract]:In the course of studying the detection method of vulnerable area in trusted computer platform, the registered attack will cause network signal change and normal attack change intertwined, and the signal of attack area presents a large nonlinear state. It can only detect the linear attacks that already exist in the vulnerable areas, and can not detect new nonlinear attacks, and has the problem of high false alarm rate. In this paper, a method for detecting vulnerable areas in a trusted computer platform using chaotic synchronization algorithm is proposed. The method combines the idea of chaos synchronization with the expected maximum algorithm (EMM) from the perspective of nonlinear signal processing. The three parameters in the vulnerable region are estimated by constructing the Gao Si hybrid model of the vulnerable region. According to the learning ability of neural network and the strong fault-tolerant processing ability, the inference rules of the detection system are designed under the trusted computer platform according to the acquired parameters, and the detection of vulnerable areas in the trusted computer platform is completed. The experimental results show that the detection method of vulnerable area in trusted computer platform using chaotic synchronization algorithm has higher detection rate and lower false alarm rate.
【作者單位】： 齊齊哈爾大學計算中心;
【基金】：黑龍江省自然科學基金資助項目(F201336) 黑龍江省教育廳科學技術研究項目(12541872)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：1879136