| 一种异常入侵检测中新的HMM训练方法 |
| |
| 引用本文： | 赵博,李永忠,徐静,杨鸽.一种异常入侵检测中新的HMM训练方法[J].数字社区&智能家居,2007,3(16):1013-1014. |
| |
| 作者姓名： | 赵博 李永忠 徐静 杨鸽 |
| |
| 作者单位： | 江苏科技大学电子信息学院,江苏,镇江,212003 江苏科技大学电子信息学院,江苏,镇江,212003 江苏科技大学电子信息学院,江苏,镇江,212003 江苏科技大学电子信息学院,江苏,镇江,212003 |
| |
| 基金项目： | 江苏省教育厅、江苏科技大学科研资助课题(2005DX006J) |
| |
| 摘 要： | 隐马尔可夫模型(HMM)已经被证明是一个对系统正常行为建模的好工具,但是它的Baum-Welch训练算法效率不高,训练过程需要很大的计算机资源,在实际的入侵检测中效率是不高的.本文提出了一个高效的用多观察序列来训练HMM的训练方案,我们的实验结果显示我们的训练方法能比传统的训练方法节省60%的时间.
|
| 关 键 词： | 入侵检测 异常入侵检测 隐马尔可夫模型 Baum-Welch算法 |
| 文章编号： | 1009-3044(2007)16-31013-02 |
| 修稿时间： | 2007年8月2日 |
A New Hidden Markov Model Training method for Anomaly Intrusion Detection |
| |
| ZHAO Bo,LI Yong-zhong,XU Jing,YANG Ge.A New Hidden Markov Model Training method for Anomaly Intrusion Detection[J].Digital Community & Smart Home,2007,3(16):1013-1014. |
| |
| Authors: | ZHAO Bo LI Yong-zhong XU Jing YANG Ge |
| |
| Abstract: | Hidden Markov Model(HMM) has been proved to be a good tool to model system normal behaviours,but its Baum-Welch training algorithm is inefficient and it need excessive computer resources in HMM training process,which makes it inefficient to practical intrusion detection.In this paper we propose an efficient HMM training method using multiple observations sequences,Our experimental results show that our HMM training method can reduce the training time by about 60% compared to that of the conventional training method. |
| |
| Keywords: | Intrusion Detection Anomaly Intrusion Detection Hidden Markov Model Baum-Welch algorithm |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ |
|
