一种基于HMM和遗传算法的伪装入侵检测方法

摘要：

针对目前伪装入侵检测算法在确定序列的滑动窗口长度中存在的主要问题,以及使得检测阈值的计算更加容易、精确,本文提出了一个新的伪装入侵检测算法-MDAA,它使用HMM(Hidden Markov Model)模型表示正常用户行为,通过计算模型的条件熵确定滑动窗口长度.实现了滑动窗口长度随不同的用户模型而自动变化,达到自适应参数调整的目的.采用遗传算法计算子序列相对用户模型的最大和最小似然值,从而将滑动窗口分割到的子序列转换成便于决策的量.在一个真实的伪装检测数据集上进行了实验,结果表明该方法能得到较好的性能,并且更能适应不同用户的伪装检测.

关键词：HMM、伪装入侵检测、遗传算法

所属期刊栏目：28

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部跨世纪优秀人才培养计划;人事部留学人员基金;福建省自然科学基金A0410007

在线出版日期：2007-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1210-1215