基于EMA和Lorenz系統(tǒng)同步的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測
本文選題:混沌 + 網(wǎng)絡(luò)攻擊 ; 參考:《科技通報》2014年02期
【摘要】:對新型網(wǎng)絡(luò)攻擊信號進(jìn)行準(zhǔn)確有效檢測的問題已有許多研究。網(wǎng)絡(luò)攻擊信號更新變化迅速,嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全穩(wěn)定,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊信號檢測算法如ARMA模型算法檢測性能不夠理想。采用非線性信號處理的方法,基于期望最大化算法的高斯混合模型,結(jié)合Lorenz混沌系統(tǒng)進(jìn)行同步控制,提出了一種改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測算法。對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流進(jìn)行建模并檢測,將差值這個特征作為混沌同步控制量,進(jìn)行檢測和判決。仿真結(jié)果表明改進(jìn)的檢測算法能有效檢測網(wǎng)絡(luò)攻擊信號數(shù)據(jù)庫中最新的5類攻擊信號,與ARMA算法進(jìn)行檢測性能比較,檢測概率同等條件下提升幅度明顯,最高為15%以上,在網(wǎng)絡(luò)攻擊安全防御中展現(xiàn)優(yōu)越的應(yīng)用性能和前景。
[Abstract]:The problem of accurate and effective detection of new network attack signals has been studied. The network attack signal changes rapidly, which seriously affects the security and stability of the network environment. The traditional network attack signal detection algorithm, such as ARMA model algorithm, is not good enough to detect the network attack signal. Based on the Gao Si mixed model of expectation maximization algorithm and the synchronization control of Lorenz chaotic system, an improved network attack detection algorithm is proposed by using nonlinear signal processing method. The network data stream is modeled and detected, and the difference is used as the chaotic synchronization control quantity to detect and decide. The simulation results show that the improved detection algorithm can effectively detect the latest five kinds of attack signals in the network attack signal database. Compared with the ARMA algorithm, the detection performance of the improved detection algorithm is obvious under the same condition of detection probability, the maximum is more than 15%. In the network attack security defense shows the superior application performance and the prospect.
【作者單位】: 信陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【分類號】:TP393.08
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,本文編號:2068146
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