發(fā)布時間：2018-08-03 08:24

【摘要】：對網(wǎng)絡(luò)攻擊信號檢測中,需要對網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢預(yù)測的抗體虛警概率閾值估計(jì),提高攻擊信號檢測性能。傳統(tǒng)方法采用偽隨機(jī)時頻跳變的信息容量估計(jì)方法實(shí)現(xiàn)閾值估計(jì)和攻擊信號檢測,當(dāng)攻擊信號為非線性諧振信號時,檢測性能不好。提出一種改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢預(yù)測的抗體虛警概率閾值估計(jì)算法。構(gòu)建多路復(fù)用器輸入輸出網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢預(yù)測算法,通過病毒信息特征預(yù)處理為免疫性分析提供信息特征數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。得到網(wǎng)絡(luò)跳變向量和觀測向量的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)閾值,將網(wǎng)絡(luò)接收端和發(fā)送端數(shù)據(jù)的信息熵作為信道傳遞向量函數(shù),在人工免疫進(jìn)化過程中實(shí)現(xiàn)對免疫節(jié)點(diǎn)的抗體的虛警概率閾值估計(jì),提高網(wǎng)絡(luò)攻擊信號的檢測性能,降低網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢抗體虛警概率。仿真實(shí)驗(yàn)得出,該算法得到的估計(jì)結(jié)果精確,有效提高了攻擊信號的檢測性能,確保網(wǎng)絡(luò)安全。
[Abstract]:In the detection of network attack signal, it is necessary to estimate the threshold of false alarm probability of antibody to predict the situation of network threat, so as to improve the detection performance of attack signal. The traditional method uses pseudo-random time-frequency jump information capacity estimation method to realize threshold estimation and attack signal detection. When the attack signal is nonlinear resonance signal, the detection performance is poor. An improved threshold estimation algorithm of false alarm probability for network threat situation prediction is proposed. An input-output (I / O) network threat prediction algorithm for multiplexer is constructed, which provides information feature data basis for immune analysis through virus information feature preprocessing. The standard normal threshold of the network jump vector and observation vector is obtained, and the information entropy of the data at the receiving end and the sending end of the network is taken as the channel transfer vector function. In the process of artificial immune evolution, the false alarm probability threshold of antibody against immune nodes is estimated, and the detection performance of network attack signal is improved, and the false alarm probability of antibody against network threat situation is reduced. The simulation results show that the estimation result is accurate and the detection performance of attack signal is improved effectively, and the network security is ensured.
【作者單位】： 中原工學(xué)院軟件學(xué)院;中原工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2161167