【摘 要】
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为了有效阻止网络攻击行为,提出一种基于攻击行为预测的网络攻击防御方法.针对入侵者的攻击行为具有强的随机性和不确定性,部署高交互蜜罐网络,采集入侵者攻入主机后的攻击数
【机 构】
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浙江工商大学网络信息中心,浙江工商大学计算机与信息工程学院,马里兰大学克拉克工程学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目（2013BAF02B10）, 浙江省国际科技合作专项资金资助项目（2013C24014）, 浙江省创新团队资助项目（2011R50004）
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为了有效阻止网络攻击行为,提出一种基于攻击行为预测的网络攻击防御方法.针对入侵者的攻击行为具有强的随机性和不确定性,部署高交互蜜罐网络,采集入侵者攻入主机后的攻击数据,构建攻击状态转移图;利用隐马尔可夫模型（HMM）具有较为精确的似然度概率计算的特点,设计网络攻击行为预测模型.以攻击行为预测模型为核心,结合常用的入侵防御系统,构建主动防御策略,并开发相应的原型系统,将之部署到真实的网络系统中进行攻击实验.通过累计5个月真实数据的训练和验证,预测模型的准确率达到80%.结果表明该策略具有良好的网络攻击对抗性
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