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公开(公告)号:CN106330949B
公开(公告)日:2019-07-16
申请号:CN201610821236.0
申请日:2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于马尔科夫链的入侵检测方法。提取网络数据包特征,构造基于马尔科夫链的数据模型;在训练阶段和检测阶段分别构造马尔科夫链模型;根据事件重要性对入侵检测算法改进;利用改进后的入侵检测算法,对训练阶段和检测阶段的马尔科夫链进行异常检测,并得到异常结果。本发明主要关注工业控制领域ICS系统特有的攻击类型:在网络通信数据包格式完全正常的情况下,仍会出现基于顺序或基于时间的序列攻击。通过实验验证,本发明能够有效降低误报率,且有更高的检测效率和精确度。
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公开(公告)号:CN106330949A
公开(公告)日:2017-01-11
申请号:CN201610821236.0
申请日:2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: H04L63/1425 , H04L41/145 , H04L63/1416
Abstract: 本发明提供的是一种基于马尔科夫链的入侵检测方法。提取网络数据包特征,构造基于马尔科夫链的数据模型;在训练阶段和检测阶段分别构造马尔科夫链模型;根据事件重要性对入侵检测算法改进;利用改进后的入侵检测算法,对训练阶段和检测阶段的马尔科夫链进行异常检测,并得到异常结果。本发明主要关注工业控制领域ICS系统特有的攻击类型:在网络通信数据包格式完全正常的情况下,仍会出现基于顺序或基于时间的序列攻击。通过实验验证,本发明能够有效降低误报率,且有更高的检测效率和精确度。
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