网络攻击风险检测模型仿真研究

摘要

对网络攻击的伪装行为进行准确的检测,是网络安全的重要保证.传统的检测方法只能以模式识别的观点对已经出现过的网络攻击进行识别,对伪装出新特征的攻击,只要不在其建立的特征库中,就无法进行检测,缺陷较大.提出基于免疫算法的网络攻击风险的检测方法.根据免疫原理建立一种新的网络攻击检测器模型,获得可变化的抗体(检测器)的进化方向和病毒伪装的变化趋势;对检测到的疑似网络攻击行为,利用算法中的血亲原理进行分类,利用疫苗接种的机制对网络攻击的风险进行检测,提高了高伪装攻击检测的准确性.仿真结果表明,改进算法能够提高网络攻击风险检测的准确率,降低了虚警率.