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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赵战民 岳永哲[2] ZHAO Zhan-min;YUE Yong-zhe(College of Information Engineering, Hebei GEO University, Shijiazhuang Hehei 050031, China;School of Information Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang Hebei 050018, China)
机构地区:[1]河北地质大学信息工程学院,河北石家庄050031 [2]河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄050018
出 处:《计算机仿真》2017年第11期426-429,共4页Computer Simulation
摘 要:对网络信息交互过程安全漏洞检测,能够有效提升网络安全性。对信息交互中安全漏洞的检测,需要建立特征样本分类子集的离散性函数,将离散程度值作为识别正常行为集的依据,完成安全漏洞是检测。传统方法剔除少部分信息交互过程安全漏洞信息,对获取的信息安全漏洞进行去重处理,但忽略了建立特征样本分类子集的离散性函数,导致检测精度偏低。提出基于隐马尔可夫的网络信息交互过程安全漏洞检测方法。获取网络的流表项,构建针对信息交互过程目的地址的流表特征值,建立特征样本分类子集的离散性函数,将离散程度值作为识别信息交互过程正常行为集的依据,利用隐马尔可夫模型对正常信息交互过程行为样本集进行建模,实现了信息交互过程安全漏洞检测模型的动态更新。实验证明,所提方法能够有效提升信息交互过程安全漏洞分类精度,且安全漏洞检测效率较高。This article proposes a method for security vulnerability detection of interaction process of network in- formation based on the Hidden Markov. Our research acquired flow entry of network and structured characteristic val- ue of flow table aiming at destination address of the interaction process, then built discreteness function of classifica- tion subset of feature sample. Moreover, the research considered value of dispersion degree as gist of normal behavior set of interaction process of identifying information and carried out modeling for the behavior sample set using the Hid- den Markov. Thus, we realized dynamic update of model of the security vulnerability detection of interaction process. Experiments show that the method can promote classification accuracy of security vulnerability effectively and has high detection efficiency.
分 类 号:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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