28、机器学习在入侵检测中的应用与实现

机器学习在入侵检测中的应用与实现

1. 引言

在当今数字化时代，系统安全面临着各种威胁。入侵检测作为保障系统安全的重要手段，利用机器学习技术能够更有效地识别和防范潜在的入侵行为。本文将深入探讨基于隐马尔可夫模型（HMM）的入侵检测系统，包括其建模方案、状态分析以及系统架构等关键内容。

2. HMM 建模方案

2.1 建模参数

HMM 建模方案的参数主要包括观测状态、隐藏（入侵）状态和 HMM 轮廓。通过初始数据和持续重新估计进行 HMM 训练，可创建包含转移概率和观测符号概率的轮廓。具体建模任务如下：
- 测量观测状态 ：从入侵指标分析或逻辑推导得出，这些指标是分布在系统各处的测试点。
- 估计瞬时观测概率函数 ：表示在给定隐藏状态下观测的概率，可使用显式参数模型（多元高斯）或通过非参数方法（多元核密度发射）从数据中隐式估计。
- 估计隐藏状态 ：通过对单个或多个组件的同质行为进行聚类来实现，这些状态能指示各种需要管理员识别的入侵活动。
- 估计隐藏状态转移概率矩阵 ：可使用先验知识或随机数据，先验知识结合长期时间特征能大致表明状态组件从一种入侵状态转移到另一种状态的概率。

2.2 观测（发射）状态

观测状态代表使用 IC 指标通过分析或逻辑推导得出的竞争风险。机器入侵可视为多个组件竞争入侵发生的结果。在该模型中，IC 引擎得出连续的多元观测，类似于均值和标准差模型，但前者基于两个或多个指标之间的相关性。这些观测 $b_