基于改进隐马尔可夫模型的网络动态风险评估

被引：3

作者：

李胜现 ^{[1
]}

田东平 ^{[2
]}

刘建华 ^{[3
]}

机构：

[1] 西安邮电学院通信与信息工程学院

[2] 西安建筑科技大学

[3] 西安邮电学院计算机学院

来源：

现代电子技术 | 2011年 / 34卷 / 03期

关键词：

风险评估; 隐马尔可夫模型(HMM); 蚁群算法; Snort系统;

D O I：

10.16652/j.issn.1004-373x.2011.03.046

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

网络风险评估是网络系统安全管理的基础和前提,网络风险评估方法是进行网络风险评估的关键技术,评估方法的选择直接关系到评估的最终结果。传统的网络风险评估方法实时性较差,将隐马尔可夫模型运用于风险评估中,可提高风险评估的实时性。使用改进蚁群算法训练隐马尔可夫模型(HMM),使训练后的模型具有更高的识别能力。在基于现实数据的实验测试中,该方法得到了较好的检测结果。

引用

页码：76 / 77+80 +80

页数：3

共 6 条

[1] 基于改进粒子群算法的隐马尔可夫模型训练 [J].