融合多傳感器數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)惡意流量監(jiān)測(cè)技術(shù)研究

摘要： 惡意流量常通過(guò)混淆技術(shù)隱藏其真實(shí)意圖，導(dǎo)致惡意軟件和攻擊流量呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化的疊加態(tài)特征。這種特性使得傳統(tǒng)方法難以有效捕捉其時(shí)序特征，從而降低了監(jiān)測(cè)精度。為此，提出融合多傳感器數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)惡意流量監(jiān)測(cè)技術(shù)。針對(duì)傳感器丟失數(shù)據(jù)實(shí)施濾波器補(bǔ)償，使用多傳感器觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，獲取完整網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)；計(jì)算網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)的基線向量差聯(lián)合馬爾科夫模型挖掘完整網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)的惡意流量時(shí)序特征；將惡意流量時(shí)序... （共6頁(yè)）