本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)遺傳算法和隱Markov模型的協(xié)議異常檢測方法

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【摘要】：針對現(xiàn)有基于隱Markov模型的協(xié)議異常檢測方法中存在的訓(xùn)練樣本不足和初始參數(shù)敏感問題,提出一種基于改進(jìn)遺傳算法和隱Markov模型的協(xié)議異常檢測新方法。首先,采用局部競爭選擇策略、算術(shù)交叉算子和自適應(yīng)非均勻變異算子改進(jìn)遺傳算法,避免傳統(tǒng)遺傳算法在收斂過程中的早熟和停滯問題;然后,利用改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化隱Markov模型的初始參數(shù),解決模型對初始參數(shù)敏感的問題;最后,以協(xié)議關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞時間間隔作為訓(xùn)練觀測值,細(xì)粒度地描述協(xié)議行為,擴大模型的訓(xùn)練樣本空間。在DARPA 1999數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,該方法具有很高的檢測率和較低的誤報率。
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué);河南省信息安全重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測 協(xié)議異常 遺傳算法 隱Markov模型 參數(shù)優(yōu)化
【基金】：國家“863”計劃資助項目(2012AA012704) 國家“973”計劃資助項目(2011CB311801) 鄭州市科技領(lǐng)軍人才資助項目(131PLJRC644)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言協(xié)議異常檢測[1,2]是異常檢測[3,4]領(lǐng)域的新技術(shù),它根據(jù)協(xié)議的高度規(guī)則化和層次化對協(xié)議數(shù)據(jù)包進(jìn)行分析和建模,對不符合正常特征的行為報警。由于協(xié)議行為具有高度規(guī)范性和不變性,所以基于協(xié)議的異常檢測技術(shù)比傳統(tǒng)的異常檢測具有更高的檢測率和準(zhǔn)確度,成為了當(dāng)前異常檢

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本文編號：521353