【摘 要】
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入侵检测作为一种主动的信息安全保障措施，已成为计算机安全特别是网络安全领域的研究热点。将人工智能技术、机器学习技术引入入侵检测领域，以解决入侵日益分布化、智能化的问题，已经成为工业界和学术界关注的课题。本文将对手思维建模技术和计划识别思想引入入侵检测中来。针对入侵者和入侵环境存在的许多不确定性，本文引入部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)作为在环境状态和行动效果都不确定的条件下，通过一系列决策
【机 构】
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计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学),江苏南京 210093 南京大学计算机科学与技术系,江
【出 处】
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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)
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入侵检测作为一种主动的信息安全保障措施，已成为计算机安全特别是网络安全领域的研究热点。将人工智能技术、机器学习技术引入入侵检测领域，以解决入侵日益分布化、智能化的问题，已经成为工业界和学术界关注的课题。本文将对手思维建模技术和计划识别思想引入入侵检测中来。针对入侵者和入侵环境存在的许多不确定性，本文引入部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)作为在环境状态和行动效果都不确定的条件下，通过一系列决策达到最优目标的数学模型。在DARPA测试数据集上的实验结果证明了方法的有效性。
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