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提出了一种基于改进的隐马尔可夫模型和维特比算法的复合攻击预测方法.在训练数据较少时,采用最大似然估计得到的隐马尔可夫模型可能存在较大误差,针对这种情况,采用修正的概率矩阵计算方法以降低误差.针对告警事件序列中存在误报的情况,在维特比算法中引入了一个判决门限,用于在告警事件存在误报的情况下对预测结果进行修正.基于DARPA2000数据集对提出的方法进行了仿真和实验验证,实验结果表明该方法能有效地提高攻击预测的正确率.