本文關(guān)鍵詞：一種引入量子計算的復(fù)合式攻擊預(yù)測方法研究

  更多相關(guān)文章： 主動防御 隱馬爾科夫 增量學(xué)習(xí) 量子智能 攻擊預(yù)測

【摘要】：傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)防護(hù)技術(shù)經(jīng)歷了從靜態(tài)防護(hù)到動態(tài)防護(hù)的發(fā)展歷程,然而傳統(tǒng)的動態(tài)防護(hù)技術(shù)仍屬于被動防護(hù)技術(shù)范疇,已不能很好的應(yīng)對當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,將防范于未然的思想融入網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中,主動防御技術(shù)就適時而生了。通過對已有的復(fù)合式攻擊預(yù)測方法進(jìn)行研究,將量子計算和隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)相結(jié)合,本文提出了一種基于量子計算和隱馬爾科夫模型(TQPSO-HMM)的復(fù)合式攻擊預(yù)測方法�；赥QPSO-HMM的復(fù)合式攻擊預(yù)測方法,首先對DARPA數(shù)據(jù)集進(jìn)行攻擊重放并收集報警信息,進(jìn)行冗余處理和攻擊類型分類后將報警信息作為HMM模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。針對HMM中梯度下降的參數(shù)訓(xùn)練方法易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提出將量子粒子群算法運(yùn)用于模型的參數(shù)訓(xùn)練。量子智能算法具有內(nèi)在的并行性和獨(dú)特的評價方式,并不直接對參數(shù)進(jìn)行解操作,而是在問題的整個解空間進(jìn)行尋優(yōu),相比于傳統(tǒng)的單次迭代搜索方式在最優(yōu)化問題中具有明顯的優(yōu)勢。模型訓(xùn)練完成后再將報警信息序列出現(xiàn)在模型的觀察層,根據(jù)HMM模型的Forward算法進(jìn)行攻擊場景識別,Viterbi算法進(jìn)行攻擊意圖的識別和預(yù)測。為進(jìn)一步提高算法的全局搜索能力,在量子粒子群算法中提出針對落后粒子的淘汰機(jī)制,將適應(yīng)度低于平均值的粒子淘汰并在遠(yuǎn)離各局部極值的空間重新生成,這種及時跳出局部極值束縛的策略使得算法擁有了更好的全局尋優(yōu)能力。由于復(fù)合式攻擊中每一步驟的選擇要受到之前所有攻擊行為結(jié)果的影響,因此將機(jī)器學(xué)習(xí)中增量學(xué)習(xí)(Q學(xué)習(xí))的思想策略運(yùn)用到HMM模型中,對HMM模型的Forward算法進(jìn)行改進(jìn),將HMM模型引申為二階HMM模型,并對Viterbi算法進(jìn)行剪枝優(yōu)化,進(jìn)一步提高了預(yù)測模型對報警信息的識別速度。實驗表明,經(jīng)過量子粒子群算法訓(xùn)練的HMM模型相對于傳統(tǒng)HMM模型對復(fù)合式攻擊行為的識別和預(yù)測效果更好。模型訓(xùn)練的收斂速度更快且對攻擊序列的識別精度明顯提高,識別效率也有所上升,同時很好的實現(xiàn)了對未知攻擊行為的預(yù)測。
【關(guān)鍵詞】：主動防御 隱馬爾科夫 增量學(xué)習(xí) 量子智能 攻擊預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：河北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.08
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 研究背景9-12
• 1.1.1 網(wǎng)絡(luò)安全發(fā)展趨勢10
• 1.1.2 主動防御10-11
• 1.1.3 攻擊預(yù)測11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 復(fù)合攻擊預(yù)測研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 面臨的主要問題13-14
• 1.3 研究內(nèi)容與意義14-16
• 1.3.1 研究內(nèi)容14-15
• 1.3.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)15
• 1.3.3 研究意義15-16
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)16-17
• 2 預(yù)備知識17-28
• 2.1 HMM模型簡介17-23
• 2.1.1 參數(shù)評估Forward算法19-20
• 2.1.2 狀態(tài)解碼Viterbi算法20-21
• 2.1.3 參數(shù)訓(xùn)練Baum-Welch算法21-23
• 2.2 量子信息處理基本概念23-27
• 2.2.1 量子計算的基本概念23-24
• 2.2.2 量子態(tài)與量子門24-25
• 2.2.3 量子并行計算與量子糾纏25-27
• 2.3 DARPA數(shù)據(jù)集簡介27
• 2.4 本章小節(jié)27-28
• 3 基于HMM的復(fù)合攻擊預(yù)測28-48
• 3.1 復(fù)合攻擊預(yù)測模型29-32
• 3.1.1 攻擊場景識別模塊設(shè)計29
• 3.1.2 攻擊意圖識別模塊設(shè)計29-30
• 3.1.3 攻擊預(yù)測模塊設(shè)計30-32
• 3.2 對HMM建模算法的改進(jìn)32-38
• 3.2.1 增強(qiáng)學(xué)習(xí)與Forward算法33-36
• 3.2.2 對Viterbi算法的改進(jìn)36-38
• 3.3 改進(jìn)HMM建模算法的實驗設(shè)計與分析38-47
• 3.3.1 實驗設(shè)計流程39-40
• 3.3.2 數(shù)據(jù)集預(yù)處理40-41
• 3.3.3 實驗結(jié)果與分析41-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 4 基于量子智能的Q-HMM復(fù)合攻擊預(yù)測48-77
• 4.1 量子智能算法49-59
• 4.1.1 量子粒子群算法49-55
• 4.1.2 提出淘汰機(jī)制改進(jìn)QPSO算法55-59
• 4.2 建立復(fù)合攻擊的TQPSO-HMM模型59-65
• 4.2.1 TQPSO算法對HMM模型的參數(shù)尋優(yōu)59-60
• 4.2.2 基于TQPSO-HMM的復(fù)合攻擊預(yù)測模型60-65
• 4.3 復(fù)合攻擊預(yù)測實驗設(shè)計與分析65-76
• 4.3.1 實驗設(shè)計流程66-67
• 4.3.2 實驗結(jié)果與分析67-76
• 4.4 本章小結(jié)76-77
• 5 總結(jié)與展望77-79
• 5.1 總結(jié)77-78
• 5.2 展望78-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 致謝83-84
• 攻讀學(xué)位期間取得的科研成果清單84

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本文編號：729243