资料介绍
本文提出根据正常-异常序列模式异常来定义紧急级别的新概念,将隐马尔可夫模型引入到网络入侵检测系统中检测正常-异常序列中的模式异常。并针对直接对检测数据进行HMM 训练和检测,存在计算量很大的问题,提出了采用先聚类降低状态维数,然后采用HMM 的方法进行NIDS 检测的方法。实验证明其有效性。
在网络入侵检测系统(Network Intrusion Detection System, NIDS)中,“正常和异常出
现序列”一般体现了入侵的紧急程度,而“正常和异常出现序列”少见往往意味着更危险的入侵的这一情况。采用何种方法来检测这种情况?基于此,本文提出了紧急级别的新概念,并引入隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)对此进行检测。但是,如果直接对检测数据进行HMM 训练和检测的话,计算量很大,所以本文提出采用先聚类降低状态维数,然后采用HMM 方法进行NIDS 中的入侵检测,并建立基于聚类的HMM 算法。
在网络入侵检测系统(Network Intrusion Detection System, NIDS)中,“正常和异常出
现序列”一般体现了入侵的紧急程度,而“正常和异常出现序列”少见往往意味着更危险的入侵的这一情况。采用何种方法来检测这种情况?基于此,本文提出了紧急级别的新概念,并引入隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)对此进行检测。但是,如果直接对检测数据进行HMM 训练和检测的话,计算量很大,所以本文提出采用先聚类降低状态维数,然后采用HMM 方法进行NIDS 中的入侵检测,并建立基于聚类的HMM 算法。
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