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基于改進的隱馬爾可夫模型的態(tài)勢評估方法

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　　針對隱馬爾可夫模型（HMM）參數(shù)難以配置的問題，提出一種改進的基于隱馬爾可夫模型的態(tài)勢評估方法，更加準確地反映網絡的安全態(tài)勢。所提方法以入侵檢測系統(tǒng)的輸出作為輸入，根據(jù)Snort手冊將報警事件分類，得到觀測序列，建立HMM，將改進的模擬退火（SA）算法與Bauw_Welch（ BW）算法相結合對HMM參數(shù)進行優(yōu)化，使用量化分析的方法得到網絡的安全態(tài)勢值。實驗結果表明，所提方法能較好地提升模型的精度與收斂速度。

基于改進的隱馬爾可夫模型的態(tài)勢評估方法

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