【摘 要】
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提出一种新的基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测方法,此方法利用系统调用序列,并基于隐马尔可夫模型来描述程序行为,根据程序行为模式的出现频率对其进行分类,并将行为模
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提出一种新的基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测方法,此方法利用系统调用序列,并基于隐马尔可夫模型来描述程序行为,根据程序行为模式的出现频率对其进行分类,并将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起.由于各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum-Welch算法相比,训练时间有较大幅度的降低.考虑到模型中状态的特殊含义以及程序行为的特点,将加窗平滑后的状态序列出现概率作为判决依据.实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其检测效率也优于同类方法.
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