基于HMM的協(xié)議異常檢測技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展和應用范圍的擴大，網(wǎng)絡安全問題日益突出。為了增強計算機網(wǎng)絡的安全性能，人們研究出了眾多的安全技術和機制。在這些技術中，協(xié)議異常檢測技術是異常檢測的一項新技術，與傳統(tǒng)的異常檢測技術相比，協(xié)議異常檢測具有更高的檢測效率和速度，能夠更有效的減小網(wǎng)絡攻擊對系統(tǒng)造成的危害。 本文在深入細致地分析了現(xiàn)有的入侵檢測系統(tǒng)的各種體系結構和檢測技術的基礎上，引入了基于HMM(Hidden Markov Model)的協(xié)議異常檢測技

2、術，并取得了以下研究成果： (1)把協(xié)議分析引入到異常檢測技術中來。相對于一般的異常檢測技術，它能夠更加準確的創(chuàng)建正常行為主體的模型。 (2)把HMM的方法引入到異常檢測技術中來。實驗證明，采用HMM建立模型比其他方法具備更大的優(yōu)勢。 (3)根據(jù)實際應用的需要，改進了傳統(tǒng)的模型訓練算法，使之更加優(yōu)化，使模型更具實用性。 (4)在HMM建模的基礎上提出了一個用于進行協(xié)議異常檢測的算法，這個算法的優(yōu)點是準確率

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