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一种异常入侵检测中新的HMM训练方法

来源 :电脑知识与技术(学术交流) | 被引量 : 0次 | 上传用户：sl604

【摘 要】

：

隐马尔可夫模型(HMM)已经被证明是一个对系统正常行为建模的好工具,但是它的Baum-Welch训练算法效率不高,训练过程需要很大的计算机资源,在实际的入侵检测中效率是不高的.本

【作 者】

：

赵博 李永忠 徐静 杨鸽 

【机 构】

：

江苏科技大学电子信息学院

【出 处】

：

电脑知识与技术(学术交流)

【发表日期】

：

2007年16期

【关键词】

：

入侵检测 异常入侵检测 隐马尔可夫模型 Baum-Welch算法 Intrusion Detection Anomaly Intrusion Detection 

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隐马尔可夫模型(HMM)已经被证明是一个对系统正常行为建模的好工具,但是它的Baum-Welch训练算法效率不高,训练过程需要很大的计算机资源,在实际的入侵检测中效率是不高的.本文提出了一个高效的用多观察序列来训练HMM的训练方案,我们的实验结果显示我们的训练方法能比传统的训练方法节省60%的时间.

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