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摘要:
随着网络规模日益扩大,网络安全事件层出不穷,传统的网络入侵检测方法已不能满足当前网络的发展态势.为解决传统入侵检测方法中误报率过高、检测率和检测效率低等问题,提出了一种基于马尔可夫决策过程的入侵检测模型.在入侵检测系统内,根据马尔可夫的基本要素建立马尔可夫决策过程,采用模糊层次分析法为用户设置信用度,完成对用户信用度体系和数据库的构建,通过检测引擎学习得到马尔可夫决策过程的最优策略.在最优策略求解中采用策略迭代方法,其核心思想是给定当前策略函数进行状态价值函数V的评估,对状态价值函数采用贪心算法来提高策略函数,使得未来的回报最大同时输出最优价值函数.最后为了验证该方法的有效性,将MDP-IDS模型与支持向量机模型进行对比,实验结果表明MDP-IDS模型能够提高入侵检测率和检测效率,降低系统误报率.
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文献信息
篇名 基于马尔可夫决策过程的入侵检测方法研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科
关键词 马尔可夫决策过程 入侵检测 信用度 模糊层次分析法 贪心算法
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 网络与安全
研究方向 页码范围 131-136
页数 6页 分类号 TP309
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.05.023
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计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
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