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在对可信计算机平台中的易受攻击区域检测方法研究过程中,为注册的攻击会造成网络信号变化与正常攻击变化交织,攻击区域的信号呈现较大的非线性状态,导致只能发现易受攻击区域中已经存在的线性攻击,无法检测到新的非线性攻击事件,存在误报率较高的问题。为此提出了一种采用混沌同步算法的可信计算机平台中易受攻击区域的检测方法,该方法从非线性信号处理角度着手,将混沌同步思想与期望最大算法(EM)相融合,通过组建易受攻击区域的高斯混合模型(GMM)估计出易受攻击区域中的3个参数,依据神经网络的学习能力与较强容错处理能力在