【摘要】：提出采用Lorenz混沌系統(tǒng)異步跟蹤優(yōu)化期望最大化高斯混合模型算法實(shí)現(xiàn)對低信噪比下深度偽裝的網(wǎng)絡(luò)攻擊信號最優(yōu)檢測。通過提取待檢測網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流參數(shù)向量和正常數(shù)據(jù)流參數(shù)向量的差值為特征,使用高斯混合模型并與期望最大化算法相結(jié)合,設(shè)計(jì)Lorenz混沌異步跟蹤檢測算法,對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流進(jìn)行建模和檢測。仿真結(jié)果表明改進(jìn)的檢測算法能有效去除不是攻擊信號的偽峰,相比Hough變化檢測算法,能更加正確地檢測非法攻擊信號,信噪比為-15dB下,不同異步攻擊中的檢測概率就能達(dá)到100%,實(shí)現(xiàn)檢測性能最優(yōu),尤其適用于信噪比極低的深度偽裝網(wǎng)絡(luò)攻擊環(huán)境中對攻擊信號的檢測。研究成果為網(wǎng)絡(luò)安全防御及應(yīng)用具有巨大的理論參考價(jià)值。
[Abstract]:In this paper, a hybrid Gao Si model algorithm for asynchronous tracking optimization of Lorenz chaotic system is proposed to realize optimal detection of network attack signals with deep camouflage under low signal-to-noise ratio (SNR). By extracting the difference between the parameter vector of network data flow and the parameter vector of normal data stream, using Gao Si mixed model and combining with expectation maximization algorithm, the Lorenz chaotic asynchronous tracking detection algorithm is designed. Modeling and detecting the network data flow. Simulation results show that the improved detection algorithm can effectively remove the false peak which is not an attack signal. Compared with the Hough change detection algorithm, it can detect the illegal attack signal more correctly, and the SNR is-15dB. The detection probability of different asynchronous attacks can reach 100, and the detection performance is optimal, especially for the detection of attack signal in the attack environment of deep camouflage network with very low SNR. The research results have great theoretical reference value for network security defense and application.
【作者單位】： 德州職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(60873139)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2299748