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基于HMM模型的协同过滤推荐方法
隐马尔可夫模型 协同过滤推荐 前(后)向评估算法
2009/9/21
考虑到用户浏览路径、时间、浏览次数都是影响推荐准确度的重要因素，提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的动态协同过滤推荐方法。该方法首先用HMM模型模拟用户浏览网页时的行为，根据用户浏览网页时的行为建立最近邻集合。由于数据不是简单的用户评分，而是用户浏览网页的路径，这样就解决了数据稀疏问题和最初评价问题。并且使用HMM代替简单的相似模型来度量用户相似性，提高了最近邻推荐的准确性，解决了实时性推荐和数...
复杂网络攻击的HMM检测模型
网络攻击 隐马尔可夫模型 入侵检测
2009/8/20
针对检测复杂网络攻击的难度，剖析复杂网络攻击的本质特征，提出一种基于HMM的入侵检测模型，通过关联分析不同网络监视器产生的报警事件序列，挖掘这些报警事件的内在联系，进而检测复杂网络攻击。实验结果表明，该模型能有效地识别复杂网络攻击的类别。
基于HMM和STIDE的异常入侵检测方法
入侵检测 异常检测 HMM方法
2009/4/27
入侵检测是对正在发生或已经发生的入侵行为的一种识别过程。异常检测是入侵检测的主要分析方法之一。该文在传统的使用单一入侵检测算法的基础上，提出一种基于HMM和STIDE复合算法的异常入侵检测方法。HMM和STIDE复合算法被用来区分未知的行为是合法操作还是一次入侵。实验证明该方法具有低虚警率和高检测率。
HMM模型在检测复杂网络攻击中的应用
网络攻击 HMM模型
2008/3/10
对于隐蔽性强、持续时间长且分步完成的复杂网络攻击，现有的入侵检测技术仍无法有效地进行识别。详细地分析了复杂网络攻击的特征，并在此基础上建立了复杂网络攻击的HMM检测模型。通过关联分析不同网络监视器的报警事件，产生用于HMM模型训练及检测的报警序列，这些报警序列本质上反映了攻击者的行为。实验结果表明，该模型能较好地检测复杂网络攻击。