基于聚类的HMM算法及其在NIDS中的应用

• 作者: 李红卫 邓飞其 颜小珂
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 聚类算法 隐马尔可夫模型 网络入侵检测系统
• 年，卷（期）: 2007,（36）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 54-55,150
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.36.021

摘要

本文提出根据正常-异常序列模式异常来定义紧急级别的新概念,将隐马尔可夫模型引入到网络入侵检测系统中检测正常-异常序列中的模式异常.并针对直接对检测数据进行HMM训练和检测,存在计算量很大的问题,提出了采用先聚类降低状态维数,然后采用HMM的方法进行NIDS检测的方法.实验证明其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓飞其	华南理工大学自动化科学与工程学院	210	1726	23.0	30.0
2	李红卫	华南理工大学自动化科学与工程学院	2	14	1.0	2.0
3	颜小珂	华南理工大学自动化科学与工程学院	2	10	1.0	2.0