IP包间关联异常检测的免疫隐马尔柯夫模型

摘要

数据包是网络通信的基本单位,网络上的入侵行为都应该在数据包中以不同的形式存在、表达着,而且网络中流通的数据包之间必然存在一定的关联性.人工免疫以往的研究多集中在对单个数据包的分析,很难察觉到隐蔽的、缓慢的入侵行为(这些行为的数据包序列间大多有一定的关联性).因此,该文对于相互联系的多个数据包,挖掘出它们之间的关联特征,并针对这些特征采用了隐马尔柯夫模型的自动机识别器来检测入侵.