基于隐马尔可夫模型的web异常检测案例分析  

Case Analysis of Web Anomaly Detection Based on Hidden Markov Model

作　　者：朱骊安 ZHU Li-an(Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)

机构地区：[1]北京邮电大学理学院,北京100876

出　　处：《软件》2017年第11期114-118,共5页Software

摘　　要：如何将数据科学在网络安全领域内应用一直是一个火热的话题,本文介绍了如何用隐马尔可夫模型(HMM)建立web参数模型,检测注入类的web攻击。以及这种方法在某航空公司的实施情况,准确率最终达到约80%。How to apply data science in the field of network security has been a hot topic,This paper describeshow to use the hidden Markov model(HMM)to establish a web parameter model to detect injection attacks.As wellas the implementation of this method in an airline,the accuracy rate eventually reached about80%.

关 键 词：隐马尔可夫模型 异常检测 隐含序列 概率模型 WEB威胁 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]