Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
A Hybrid Group Search Optimizer with Opposition-Based Learning and Differential Evolution Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Method of Network Security Situation Assessment Based on Hidden Markov Model

verfasst von : Shuang Xiang, Yanli Lv, Chunhe Xia, Yuanlong Li, Zhihuan Wang

Erschienen in: Computational Intelligence and Intelligent Systems

Verlag: Springer Singapore

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

In the network security situation assessment based on hidden Markov model, the establish of state transition matrix is the key to the accuracy of the impact assessment. The state transition matrix is often given based on experience. However, it often ignores the current status of the network. In this paper,based on the game process between the security incidents and protect measures,we improve the efficiency of the state transition matrix by considering the defense efficiency. Comparative experiments show the probability of the network state generated by improved algorithm is more reasonable in network security situation assessment.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel New Security Challenges in the 5G Network
Nächstes Kapitel Chaotic Secure Communication Based on Synchronization Control of Chaotic Pilot Signal
Literatur
1.
Bass, T.: Multisensor data fusion for next generation distributed intrusion detection systems (1999)
2.
Bass, T.: Intrusion detection systems and multisensor data fusion. Commun. ACM 43(4), 99–105 (2000)CrossRef
3.
Xz, C., et al.: Quantitative hierarchical threat evaluation model for network security. J. Softw. 17(4), 885–897 (2006)CrossRef
4.
Xiuzhen, X., et al.: Study on evaluation for security situation of networked system. J. Xi’An Jiaotong Univ. 38(4), 404–408 (2004)
5.
Ning, P., et al.: Techniques and tools for analyzing intrusion alerts. ACM Trans. Inf. Syst. Secur. (TISSEC) 7(2), 274–318 (2004)CrossRefMathSciNet
6.
Xu, D., Ning, P.: Alert correlation through triggering events and common resources. In: 20th Annual Computer Security Applications Conference. IEEE (2004)
7.
Yong, Z., et al.: Network security situation awareness approach based on Markov game model. J. Softw. 22(3), 009 (2011)
8.
Årnes, A., Valeur, F., Vigna, G., Kemmerer, R.A.: Using Hidden Markov Models to evaluate the risks of intrusions. In: Zamboni, D., Kruegel, C. (eds.) RAID 2006. LNCS, vol. 4219, pp. 145–164. Springer, Heidelberg (2006)CrossRef
9.
Årnes, A., Sallhammar, K., Haslum, K., Brekne, T., Moe, M.E.G., Knapskog, S.J.: Real-time risk assessment with network sensors and intrusion detection systems. In: Hao, Y., Liu, J., Wang, Y.-P., Cheung, Y., Yin, H., Jiao, L., Ma, J., Jiao, Y.-C. (eds.) CIS 2005. LNCS (LNAI), vol. 3802, pp. 388–397. Springer, Heidelberg (2005)CrossRef
10.
Khosravi-Farmad M, Rezaee R, Harati A, et al.: Network security risk mitigation using Bayesian decision networks. In: 2014 4th International eConference on Computer and Knowledge Engineering (ICCKE), pp. 267–272. IEEE (2014)
11.
Rongrong, X., et al.: An improved quantitative evaluation method for network security. Chinese J. Comput. 38(4), 749–758 (2015)MathSciNet
12.
Rabiner, L.R.: A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. Proc. IEEE 77(2), 257–286 (1989)CrossRef
13.
Han, R., Zhao, B., Xu, K.: Policy-based integrative network security management system. Comput. Eng. 8, 069 (2009)
14.
Jianfeng, Z.: Graduate School of National University of Defense Technology (2013)
15.
Bishop, C.M.: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, New York (2006)MATH
16.
Metadaten
Titel
A Method of Network Security Situation Assessment Based on Hidden Markov Model
verfasst von
Shuang Xiang
Yanli Lv
Chunhe Xia
Yuanlong Li
Zhihuan Wang
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer Singapore
Buch
Computational Intelligence and Intelligent Systems

Print ISBN: 978-981-10-0355-4

Electronic ISBN: 978-981-10-0356-1

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-0356-1_65