基于部分可观测马尔可夫决策过程的网络入侵意图识别研究

摘要

作为一种主动的信息安全保障措施,入侵检测已经成为计算机安全特别是网络安全领域的研究热点,出于对入侵检测的回避,入侵行为也逐渐表现为智能化、分布式的特点.将人工智能技术、机器学习技术引入入侵检测以增强入侵检测系统的能力已经成为工业界和学术界关注的课题.本文将入侵和入侵检测建模为利益对立的2个多Agent系统,认为入侵行为是按照既定的目标制定攻击计划,在此场景下,入侵检测的核心就应该是根据对手的攻击行为预测出其攻击意图,这是个典型的意图识别问题,这意味着应该将对手思维建模技术和计划识别思想引入入侵检测中来.考虑到对手在实际的动作过程中会根据实际情况随时调整自己的战略部署,因此不能将此问题直接建模为传统的KEY-HOLE观察问题.本文从入侵者的角度出发,引入部分可观测马尔可夫决策过程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,从而达到入侵意图识别的目的.最后,本文在DARPA测试数据集上的实验结果证明了方法的有效性.