【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)入侵事件日益頻發(fā),入侵檢測(cè)對(duì)于保障網(wǎng)絡(luò)安全具有重要意義。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的迫切需求,提出一種基于時(shí)變加權(quán)馬爾科夫鏈的網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)模型,使用組合狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣來(lái)描述狀態(tài)轉(zhuǎn)移。利用DARPA 2000數(shù)據(jù)集在NT系統(tǒng)上重放時(shí)產(chǎn)生的事件log作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以驗(yàn)證該模型的效果,并與普通時(shí)變加權(quán)馬爾科夫鏈模型進(jìn)行比較,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)入侵檢測(cè),具有較高的準(zhǔn)確性和較強(qiáng)的魯棒性,并且能夠有效降低誤測(cè)率和漏測(cè)率。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology, network intrusion events occur more and more frequently. Intrusion detection is of great significance to ensure network security. To meet the urgent need of network intrusion detection, a network anomaly detection model based on time-varying weighted Markov chain is proposed. The combined state transition probability matrix is used to describe the state transition. The event log generated by DARPA 2000 data set is used as experimental data to verify the effect of the model, and it is compared with the ordinary time-varying weighted Markov chain model. The simulation results show that the proposed model can detect the network intrusion in real time, has high accuracy and robustness, and can effectively reduce the false detection rate and the leakage rate.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61272419) 賽爾下一代互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新項(xiàng)目(NGII20160122) 中興通訊產(chǎn)學(xué)研合作論壇合作項(xiàng)目(2016ZTE04-11)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2277454