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提出了基于RS 的BP-HMM 模型的网络入侵检测方法，并给出了模型的训练和识别方法。由于简单的使用HMM 建立的分类器不能兼顾每个模型对其对应目标有很强的识别能力和模型之间差异性的最大化，因此将基于RS 的BP 神经网络集成到HMM 框架中，提高了系统的分类识别能力。
入侵检测系统的状态和测量（输出）向量都受到各种噪声的干扰，因而是随机系统[1]。因此，一个优秀的网络入侵检测系统应该是一个随机最优控制系统。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一个二重马尔可夫随即过程[2]，其状态是不确定或不可见的，只有通过观测序列的随机过程才能表现出来[3]。HMM 将一个观察值序列
看成一个个分段的平稳过程[4,5]。目前，这种模型被广泛地应用到语音识别、字符识别、计算机视觉等领域[6-8]。在网络安全领域，HMM 同样有着广泛的应用潜力。文献[9]建立了一个简单的计算机系统运行状况的HMM，它的优点在于算法简单而且需要的存储空间也比较小；文献[10]则仅仅通过考虑基于攻击域知识的特权流事件来大大缩短
建模时间并提高检测性能；文献[3]则简单的用BP 神经网络为HMM 提供状态概率输出，没有考虑到各种噪声数据对BP 网络粗分类的影响，从而使得BP 网络对输入序列的识别处理出现偏差。所以，本文提出了一种基于RS 的BP-HMM 的入侵检测系统，它是一种异常检测技术。由于使用基于RS 的BP 网络进行粗分类，利用HMM 进行细分类，因此不仅克服了HMM 的缺陷，而且减少了由于噪声数据对BP 网络
分类影响，提高了系统的分类识别能力。同时，使用了任意路径方法进行模式识别，不仅识别准确率高，而且具有明显的计算优势。
入侵检测系统的状态和测量（输出）向量都受到各种噪声的干扰，因而是随机系统[1]。因此，一个优秀的网络入侵检测系统应该是一个随机最优控制系统。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一个二重马尔可夫随即过程[2]，其状态是不确定或不可见的，只有通过观测序列的随机过程才能表现出来[3]。HMM 将一个观察值序列
看成一个个分段的平稳过程[4,5]。目前，这种模型被广泛地应用到语音识别、字符识别、计算机视觉等领域[6-8]。在网络安全领域，HMM 同样有着广泛的应用潜力。文献[9]建立了一个简单的计算机系统运行状况的HMM，它的优点在于算法简单而且需要的存储空间也比较小；文献[10]则仅仅通过考虑基于攻击域知识的特权流事件来大大缩短
建模时间并提高检测性能；文献[3]则简单的用BP 神经网络为HMM 提供状态概率输出，没有考虑到各种噪声数据对BP 网络粗分类的影响，从而使得BP 网络对输入序列的识别处理出现偏差。所以，本文提出了一种基于RS 的BP-HMM 的入侵检测系统，它是一种异常检测技术。由于使用基于RS 的BP 网络进行粗分类，利用HMM 进行细分类，因此不仅克服了HMM 的缺陷，而且减少了由于噪声数据对BP 网络
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