基于马尔可夫决策过程的入侵检测方法研究

来源：计算机技术与发展杂志2021年第05期北京时间：

作者：董　凯;赵　旭

摘要：随着网络规模日益扩大，网络安全事件层出不穷，传统的网络入侵检测方法已不能满足当前网络的发展态势。为解决传统入侵检测方法中误报率过高、检测率和检测效率低等问题，提出了一种基于马尔可夫决策过程的入侵检测模型。在入侵检测系统内，根据马尔可夫的基本要素建立马尔可夫决策过程，采用模糊层次分析法为用户设置信用度，完成对用户信用度体系和数据库的构建，通过检测引擎学习得到马尔可夫决策过程的最优策略。在最优策略求解中采用策略迭代方法，其核心思想是给定当前策略函数进行状态价值函数Ｖ的评估，对状态价值函数采用贪心算法来提高策略函数，使得未来的回报最大同时输出最优价值函数。最后为了验证该方法的有效性，将ＭＤＰ－ＩＤＳ模型与支持向量机模型进行对比，实验结果表明ＭＤＰ－ＩＤＳ模型能够提高入侵检测率和检测效率，降低系统误报率。

关键词：马尔可夫决策过程;入侵检测;信用度;模糊层次分析法;贪心算法