【摘要】：提出了一種基于改進的隱馬爾可夫模型和維特比算法的復(fù)合攻擊預(yù)測方法.在訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少時,采用最大似然估計得到的隱馬爾可夫模型可能存在較大誤差,針對這種情況,采用修正的概率矩陣計算方法以降低誤差.針對告警事件序列中存在誤報的情況,在維特比算法中引入了一個判決門限,用于在告警事件存在誤報的情況下對預(yù)測結(jié)果進行修正.基于DARPA2000數(shù)據(jù)集對提出的方法進行了仿真和實驗驗證,實驗結(jié)果表明該方法能有效地提高攻擊預(yù)測的正確率.
[Abstract]:A compound attack prediction method based on improved hidden Markov model and Viterbi algorithm is proposed. In the case of less training data, the hidden Markov model obtained by maximum likelihood estimation may have a large error. In view of this situation, a modified probability matrix method is used to reduce the error. In order to solve the problem of false positives in the sequence of alarm events, a decision threshold is introduced into the Viterbi algorithm, which is used to correct the prediction results in the event of false alarm events. The proposed method is simulated and verified by experiments based on DARPA2000 dataset. The experimental results show that the proposed method can effectively improve the accuracy of attack prediction.
【作者單位】： 中國電子科技集團公司第三十研究所;中國電子科技網(wǎng)絡(luò)信息安全有限公司;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(軍口863計劃)項目(2015AA7111006)
【分類號】：O211.62

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本文編號：2397002