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提出了基于RS 的BP-HMM 模型的網絡入侵檢測方法，并給出了模型的訓練和識別方法。由于簡單的使用HMM 建立的分類器不能兼顧每個模型對其對應目標有很強的識別能力和模型之間差異性的最大化，因此將基于RS 的BP 神經網絡集成到HMM 框架中，提高了系統的分類識別能力。
入侵檢測系統的狀態和測量（輸出）向量都受到各種噪聲的干擾，因而是隨機系統[1]。因此，一個優秀的網絡入侵檢測系統應該是一個隨機最優控制系統。隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一個二重馬爾可夫隨即過程[2]，其狀態是不確定或不可見的，只有通過觀測序列的隨機過程才能表現出來[3]。HMM 將一個觀察值序列
看成一個個分段的平穩過程[4,5]。目前，這種模型被廣泛地應用到語音識別、字符識別、計算機視覺等領域[6-8]。在網絡安全領域，HMM 同樣有著廣泛的應用潛力。文獻[9]建立了一個簡單的計算機系統運行狀況的HMM，它的優點在于算法簡單而且需要的存儲空間也比較小；文獻[10]則僅僅通過考慮基于攻擊域知識的特權流事件來大大縮短
建模時間并提高檢測性能；文獻[3]則簡單的用BP 神經網絡為HMM 提供狀態概率輸出，沒有考慮到各種噪聲數據對BP 網絡粗分類的影響，從而使得BP 網絡對輸入序列的識別處理出現偏差。所以，本文提出了一種基于RS 的BP-HMM 的入侵檢測系統，它是一種異常檢測技術。由于使用基于RS 的BP 網絡進行粗分類，利用HMM 進行細分類，因此不僅克服了HMM 的缺陷，而且減少了由于噪聲數據對BP 網絡
分類影響，提高了系統的分類識別能力。同時，使用了任意路徑方法進行模式識別，不僅識別準確率高，而且具有明顯的計算優勢。
入侵檢測系統的狀態和測量（輸出）向量都受到各種噪聲的干擾，因而是隨機系統[1]。因此，一個優秀的網絡入侵檢測系統應該是一個隨機最優控制系統。隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一個二重馬爾可夫隨即過程[2]，其狀態是不確定或不可見的，只有通過觀測序列的隨機過程才能表現出來[3]。HMM 將一個觀察值序列
看成一個個分段的平穩過程[4,5]。目前，這種模型被廣泛地應用到語音識別、字符識別、計算機視覺等領域[6-8]。在網絡安全領域，HMM 同樣有著廣泛的應用潛力。文獻[9]建立了一個簡單的計算機系統運行狀況的HMM，它的優點在于算法簡單而且需要的存儲空間也比較小；文獻[10]則僅僅通過考慮基于攻擊域知識的特權流事件來大大縮短
建模時間并提高檢測性能；文獻[3]則簡單的用BP 神經網絡為HMM 提供狀態概率輸出，沒有考慮到各種噪聲數據對BP 網絡粗分類的影響，從而使得BP 網絡對輸入序列的識別處理出現偏差。所以，本文提出了一種基于RS 的BP-HMM 的入侵檢測系統，它是一種異常檢測技術。由于使用基于RS 的BP 網絡進行粗分類，利用HMM 進行細分類，因此不僅克服了HMM 的缺陷，而且減少了由于噪聲數據對BP 網絡
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