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题名基于隐马尔可夫模型的电力信息系统动态威胁定量分析
被引量：10
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作者
苏鹏涛
吴贶
陈孟婕
张雪芹
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机构
上海欣能信息科技发展有限公司
上海挚达科技发展有限公司
华东理工大学信息科学与工程学院
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出处
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期388-396,416,共10页
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文摘
针对典型电力信息系统的网络威胁定量评估问题,提出了基于网络入侵检测系统(network intrusion detection syetem,NIDS)报警信息和隐马尔可夫模型的网络威胁动态分析方法 HMMNIDS。该方法充分利用NIDS报警信息,从优先级、严重度、资产值和可信度4个方面分析NIDS报警信息,给出了报警威胁定量描述和分类方法,优化了隐马尔可夫模型中的观测矩阵;基于贝叶斯网络分析攻击成功的可信度,避免NIDS误警信息干扰;基于改进的隐马尔可夫模型,融合得到系统的动态风险量化值。基于Darpa2000实验场景模拟DDoS攻击,通过对比实验,验证了所提方法的有效性和优越性。
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关键词
电力信息系统
威胁定量分析
隐马尔可夫
入侵报警
贝叶斯网络
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Keywords
power information system
quantitative threat analysis
hidden Markov
intrusion alarm
Bayesian network
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分类号
TN918.9
[电子电信—通信与信息系统]
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