基于Rossle混沌平均互信息特征挖掘的网络攻击检测算法

周明升; 韩冬梅

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基于Rossle混沌平均互信息特征挖掘的网络攻击检测算法

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传统网络攻击检测方法中,通常使用混沌系统结合高斯混合模型实现同步控制检测,当待检测的攻击信号具有高斯线性特征时,这种方法的检测效果理想。随着网络攻击信号向着非线性随机序列方向发展,传统检测模型无法实现有效的攻击检测。提出一种基于Rossle混沌模型的平均互信息特征潜质挖掘算法,并根据挖掘的互信息这种非线性特征解,实现对具有非线性随机特性的网络攻击信号有效检测。根据Rossle混沌系统基础模型,采用最小均方误差准则,设计一个能去除多个已知干扰频率成分的自适应级联陷波器,实现对攻击信号的滤波预处理,提取待检测网络数据流的Rossle混沌非线性互信息特征,实现对网络攻击信号的特征挖掘和检测。仿真实验表明,采用该算法进行网络攻击检测,检测性能明显提高,检测概率达到97.8%,展示了算法优越的检测性能和网络安全防御价值。

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来源
《网络安全与数据治理》 |2016年第14期|1-4|共4页
作者
周明升; 韩冬梅;
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作者单位

上海财经大学信息管理与工程学院;

上海外高桥保税区联合发展有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
混沌; 互信息特征; 攻击检测; 数据挖掘;

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