【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡入侵事件日益頻發(fā),入侵檢測對于保障網(wǎng)絡安全具有重要意義。針對網(wǎng)絡入侵檢測的迫切需求,提出一種基于時變加權馬爾科夫鏈的網(wǎng)絡異常檢測模型,使用組合狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣來描述狀態(tài)轉(zhuǎn)移。利用DARPA 2000數(shù)據(jù)集在NT系統(tǒng)上重放時產(chǎn)生的事件log作為實驗數(shù)據(jù)以驗證該模型的效果,并與普通時變加權馬爾科夫鏈模型進行比較,仿真實驗結果表明該模型能夠?qū)W(wǎng)絡進行實時入侵檢測,具有較高的準確性和較強的魯棒性,并且能夠有效降低誤測率和漏測率。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology, network intrusion events occur more and more frequently. Intrusion detection is of great significance to ensure network security. To meet the urgent need of network intrusion detection, a network anomaly detection model based on time-varying weighted Markov chain is proposed. The combined state transition probability matrix is used to describe the state transition. The event log generated by DARPA 2000 data set is used as experimental data to verify the effect of the model, and it is compared with the ordinary time-varying weighted Markov chain model. The simulation results show that the proposed model can detect the network intrusion in real time, has high accuracy and robustness, and can effectively reduce the false detection rate and the leakage rate.
【作者單位】： 南京理工大學計算機科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61272419) 賽爾下一代互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新項目(NGII20160122) 中興通訊產(chǎn)學研合作論壇合作項目(2016ZTE04-11)資助
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2277454