基于Makov链状态转移概率矩阵的网络入侵检测

来源期刊：控制工程2017年第3期

论文作者：韩红光 周改云

文章页码：698 - 704

关键词：入侵检测系统;隐马尔科夫模型;DDoS攻击;K均值聚类;概率转移矩阵;

摘    要：针对互联网中网络攻击预测问题,提出了一种基于概率模型的网络入侵检测方法(PNID),采用马尔可夫链对网络系统事件进行概率建模,用于预报和检测网络入侵。首先,执行K均值聚类来定义网络状态;然后,基于所定义的状态,构建包括状态概率转移矩阵和初始概率分布的隐马尔科夫模型(HMM);最后,利用模型实时检测输入数据的异常度。通过实验验证了该方法的可行性,并与其他两种方法进行比较,结果表明,该方法针对DDoS攻击具有较高的正确检测率和较低的误报率。此外,该方法对HMM训练数据集和状态数量具有较好的鲁棒性。