【摘 要】
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程序行为的异常检测是网络异常检测中的重要部分,针对传统隐马尔科夫模型中状态转移概率及观测值概率仅与前一状态有关的不足,而导致误报率高、检测效率低的问题.文章提出一
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程序行为的异常检测是网络异常检测中的重要部分,针对传统隐马尔科夫模型中状态转移概率及观测值概率仅与前一状态有关的不足,而导致误报率高、检测效率低的问题.文章提出一种改进的基于隐马尔科夫模型的检测方法,该方法重点是利用系统调用局部规律性来建模;同时为了减少模型训练时间,该模型采用更为简单快捷的参数重估方法. 最后,通过仿真实验,与传统HMM模型和二阶HMM做横向对比,证明了该模型的实用性.
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