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移动物联网下异质信息入侵感知预测方法仿真
资料介绍
移动物联网入侵攻击环境较为复杂,具有不确定性.当前采用的异质信息入侵感知预测方法收敛性较低、难以识别出入侵形式复杂的复合攻击,导致入侵感知预测结果不可靠,精度低.提出一种移动物联网下异质信息入侵感知预测方法.利用扩展的有向图描述移动物联网入侵攻击类别以及其逻辑关系,依据向后匹配和缺项匹配的形式对入侵报警信息进行关联,按照已关联入侵攻击链的累计权值和攻击图中不同分支的权值计算其可能性.将隐马尔科夫模型应用于移动物联网下异质信息入侵感知预测中,要求移动物联网依据获得的报警信息对隐藏的入侵攻击行为进行挖掘.依据入侵攻击行为概率分布,获得初始状态矩阵、状态转移矩阵以及观测矩阵,通过引入粒子群算法对参数进行全局优化,预测下一步入侵攻击.实验结果表明,上述方法入侵感知预测结果精度较高、泛化能力强.
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