基于改进隐马尔可夫模型的网络动态风险评估  

Dynamic Risk Assessment Network Based on Improved Hidden Markov Model

作　　者：李胜现[1] 田东平[2] 刘建华[3] 

机构地区：[1]西安邮电学院通信与信息工程学院,陕西西安710061 [2]西安建筑科技大学,陕西西安710055 [3]西安邮电学院计算机学院,陕西西安710061

出　　处：《现代电子技术》2011年第3期76-77,80,共3页Modern Electronics Technique

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。The network risk assessment is foundation and premise of network system safety management, the network risk assessment method is a key technology of the network risk assessment, the appraisal method impacts the final outcome of the assessment directly. The timeliness of traditional network risk assessment method is bad. The hidden Markov model used in risk assessment can enhance the timeliness. The improved ant colony algorithm is adopted to train the hidden Markov model （HMM）, and the trained model has higher recognition capability. This method has a better test result based on the realistic data＇s experiment tests.

关 键 词：风险评估 隐马尔可夫模型(HMM) 蚁群算法 SNORT系统 

分 类 号：TN915-34[电子电信—通信与信息系统]