论文部分内容阅读
对分布式认知网络中的多域并行入侵进行预警在提高分布式认知网络安全性能方面具有重要意义。由于多域并行入侵者的攻击行为具有较强的随机性,采用当前入侵预警方法预测入侵意图难,无法阻止分布式认知网络攻击行为,存在预警反应时间长,入侵攻击对抗性差等问题,提出一种基于三层攻击图的分布式认知网络多域并行入侵实时预警方法。通过对分布式认知网络多域并行入侵者攻入主机后的攻击数据进行分析,建立了分布式认知网络三层攻击图,通过对多域并行入侵意图的概率分析来定量攻击图,采用隐马尔科夫模型设计分布式认知网络多域并行入侵攻击行