一种基于联合隐马尔可夫模型与遗传算法的态势预测方法

摘要

一种基于联合隐马尔可夫模型与遗传算法的态势预测方法，该方法利用人工鱼群算法优化模糊聚类方法来处理冗余警报及误报，人工鱼群算法可以很好的克服模糊c均值聚类对初始聚类中心敏感的缺点，从而达到优化警报聚类精度的目的。同时针对隐马尔可夫模型在训练过程中初始参数的设定不当易导致训练结果局部最优的问题使用聚类后的警报作为输入，利用遗传算法来优化隐马尔可夫的初始值，再采用鲍姆韦尔奇算法来进一步训练优化后的参数，最终得出最大似然估计下的隐马尔可夫模型参数，用维特比算法结合观测值对安全态势进行预测。本方法可提高网络安全态势预测的准确度。