公共资源网络中资源滥用行为检测研究仿真

传统网络资源行为检测方法无法准确确定资源行为的符号观测,导致检测效果较差,整体检测严重受限。为此,提出一种新的基于隐马尔科夫模型的公共资源滥用行为检测方法。构建隐马尔科夫模型,通过数据分析,确定当前观测符号序列,利用Windows操作系统信息为蓝本进行行为检测。建立敏感文件信息集,并使其分布在系统敏感文件夹中。在此基础上确定当前隐马尔科夫模型参数。计算对应序列概率差值,根据当前公共资源网络信息安全要求,设定实际阈值,确定资源滥用行为。仿真实验结果表明,该监测方法真实有效,具有较高的推广和应用价值。