两层隐马尔可夫模型在入侵检测中的应用

"这篇论文提出了一种基于两层隐马尔可夫模型的入侵检测方法，专注于在系统调用层面进行异常行为的识别。通过利用进程堆栈中的函数返回地址链信息，该方法能有效提取不定长模式，从而提供更完备的模式集，对比王福宏的不定长模式提取方法，其效果更优。基于提取的系统调用序列和对应的不定长模式，建立的两层隐马尔可夫模型能够降低误报率和漏报率，提高入侵检测的准确性。" 本文的研究背景是基于系统调用的入侵检测领域，这一领域的关键挑战在于如何有效地提取系统调用序列的模式。传统的入侵检测系统可能只关注系统调用的顺序和频率，但这种方法可能无法捕捉到所有异常行为，尤其是那些复杂且不定长的模式。为了克服这些局限，论文提出了一种创新的策略，即利用进程堆栈中的函数返回地址链信息来提取不定长模式。 在进程执行过程中，函数调用会形成一个堆栈，其中包含了函数返回地址。通过分析这些返回地址，可以揭示调用序列的深层次结构，从而捕获更丰富的行为模式。这种方法相较于王福宏的不定长模式提取方法，能够获取更为全面的模式集合，因为返回地址链提供了更细致的上下文信息。 论文进一步构建了两层隐马尔可夫模型（HMM）。第一层HMM用于建模正常的行为系统调用序列，而第二层HMM则基于前面提取的不定长模式，用于捕捉潜在的异常模式。这样的双层结构使得模型能够更好地理解系统的正常行为，并对偏离这种行为的活动进行识别。相比于仅使用单一层次的HMM，这种两层结构能够更精确地区分正常和异常行为，从而降低误报和漏报的情况。 在实际应用中，入侵检测系统需要具有高精度和低误报率，以避免对合法用户活动的干扰和对真正威胁的忽视。因此，两层HMM模型的提出对于提升入侵检测效率和准确度具有重要意义。通过对系统调用序列的深入分析以及对不定长模式的精确捕捉，该方法为构建更加智能和可靠的入侵检测系统提供了新的思路和工具。 关键词涵盖的领域包括入侵检测、系统调用分析、进程堆栈操作、函数返回地址解析、不定长序列模式和两层隐马尔可夫模型。这些技术的综合应用表明，科研人员正在不断探索和完善网络安全防御手段，以应对日益复杂的网络攻击威胁。通过这种方法，未来有可能实现更加智能、自适应的入侵检测系统，为保障网络安全提供更强大的保障。