论文在传统一阶隐马尔可夫模型的基础上,针对隐马尔可夫模型结构信息挖掘不全面的问题,提出了一种双层隐马尔可夫模型。双层隐马尔可夫模型在使用Baum-Welch算法的过程中将词性序列视为观测序列,通过Baum-Welch算法提取更多信息并最大...论文在传统一阶隐马尔可夫模型的基础上,针对隐马尔可夫模型结构信息挖掘不全面的问题,提出了一种双层隐马尔可夫模型。双层隐马尔可夫模型在使用Baum-Welch算法的过程中将词性序列视为观测序列,通过Baum-Welch算法提取更多信息并最大化词性序列概率从而更加贴合实际情况,同时对Viterbi算法做了相应的改动。模型在Penn Treebank语料库和Groningen Meaning Bank语料库上进行10折交叉验证,并与传统一阶、二阶隐马尔可夫模型进行对比。结果表明双层隐马尔可夫模型相较传统一阶、二阶隐马尔可夫模型词性标注正确率更高。展开更多
计算机网络缓存侧信道能够间接体现计算机内部状态以及数据传输情况,其受攻击时,用户端信息数据存在泄露风险,因此提出一种基于马尔科夫的计算机网络缓存侧信道攻击检测方法。构建隐马尔科夫模型,对计算机网络缓存侧信道状态改变的概率...计算机网络缓存侧信道能够间接体现计算机内部状态以及数据传输情况,其受攻击时,用户端信息数据存在泄露风险,因此提出一种基于马尔科夫的计算机网络缓存侧信道攻击检测方法。构建隐马尔科夫模型,对计算机网络缓存侧信道状态改变的概率进行计算。通过Baum‐Welch算法估计隐马尔科夫模型最优参数,并计算缓存侧信道状态观测序列输出概率。比较缓存侧信道观测序列输出概率与设定的阈值,判断该序列为计算机网络缓存侧信道攻击信号的可能性,并引入平均信息熵判断计算机缓存侧信道状态是否存在异常,完成计算机网络缓存侧信道攻击检测。通过实验验证得出,该方法用于计算机网络缓存侧信道攻击检测的准确率高,误报率低,在遭受DDoS攻击(Distributed denial of service)时的检测时间较短,对计算机网络缓存侧信道攻击的防御与保护产生了积极影响。展开更多
文摘论文在传统一阶隐马尔可夫模型的基础上,针对隐马尔可夫模型结构信息挖掘不全面的问题,提出了一种双层隐马尔可夫模型。双层隐马尔可夫模型在使用Baum-Welch算法的过程中将词性序列视为观测序列,通过Baum-Welch算法提取更多信息并最大化词性序列概率从而更加贴合实际情况,同时对Viterbi算法做了相应的改动。模型在Penn Treebank语料库和Groningen Meaning Bank语料库上进行10折交叉验证,并与传统一阶、二阶隐马尔可夫模型进行对比。结果表明双层隐马尔可夫模型相较传统一阶、二阶隐马尔可夫模型词性标注正确率更高。
文摘计算机网络缓存侧信道能够间接体现计算机内部状态以及数据传输情况,其受攻击时,用户端信息数据存在泄露风险,因此提出一种基于马尔科夫的计算机网络缓存侧信道攻击检测方法。构建隐马尔科夫模型,对计算机网络缓存侧信道状态改变的概率进行计算。通过Baum‐Welch算法估计隐马尔科夫模型最优参数,并计算缓存侧信道状态观测序列输出概率。比较缓存侧信道观测序列输出概率与设定的阈值,判断该序列为计算机网络缓存侧信道攻击信号的可能性,并引入平均信息熵判断计算机缓存侧信道状态是否存在异常,完成计算机网络缓存侧信道攻击检测。通过实验验证得出,该方法用于计算机网络缓存侧信道攻击检测的准确率高,误报率低,在遭受DDoS攻击(Distributed denial of service)时的检测时间较短,对计算机网络缓存侧信道攻击的防御与保护产生了积极影响。
