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基于协议的隐马尔可夫网络入侵检测系统研究的综述报告
随着网络技术的不断发展，人们的生活越来越离不开互联网。然而，网络的广泛应用也给网络安全带来了极大挑战。网络攻击成为了互联网安全的威胁之一。为了保护网络的安全，需要开发一些有效的网络安全技术，其中入侵检测系统（IDS）是比较高效的一种。隐马尔可夫网络（HMM）是一种强大的模型技术，它在许多领域都有广泛应用，其中包括网络安全。
基于协议的隐马尔可夫网络入侵检测系统（Protocol-basedHiddenMarkovModels(PHMM)IntrusionDetectionSystem）是基于隐马尔可夫模型的一种网络入侵检测技术。它通过对网络流量进行建模，分析网络流量中的特征，并检测是否存在入侵行为。PHMM系统是一种相对较新的技术，但在实际应用中已经取得了很好的效果。
PHMM入侵检测系统的开发始于20世纪90年代后期，当时普遍使用基于规则的入侵检测系统（Rule-basedIntrusionDetectionSystem，RBIDSs）。然而，RBIDSs相对其它IDSs来说，有着准确性和便利性不足的弊端。随着技术的发展，PHMM入侵检测系统得以开发，通过PHMM可以捕捉到网络流量中的差异，并检测到潜在的入侵行为。PHMM通过建立网络流量模型，然后计算流量模型的特征向量，再使用数据挖掘技术来识别流量模式，从而实现网络入侵的检测。
PHMM入侵检测系统主要考虑以下特征：
（1）网络流量的时序性特征。
（2）网络流量的随机性。
（3）网络流量的周期性。
（4）网络流量的常见属性特征。
PHMM入侵检测系统的工作流程如下：
（1）构建PHMM模型。
（2）从网络流量中提取特征向量。
（3）对特征向量进行聚类，确定流量模式。
（4）通过分类器对聚类结果进行分析。
（5）判定是否存在入侵行为。
PHMM入侵检测系统提供了高准确性的检测技术，且其实现可扩展性较高，适用于许多不同类型的网络环境，例如，有线和无线网络，数据中心等。另外，PHMM系统具有较好的自适应性，能够适应不同时间段和位置的变化。
尽管PHMM入侵检测系统具有很多优点，但也没有适用于所有的网络安全方案。PHMM系统在安全性和准确性方面都存在着一些限制。例如，它依赖于先前获取数据的一些假设，有一定的偏差，可能会错过某些类型的入侵。此外，PHMM系统在实时性方面表现也不是很好，因为它必须对网络流量的历史和当前状态进行分析，并评估可能的未来状态，这需要消耗大量的计算资源和时间。
在总体来看，PHMM入侵检测系统是一种基于隐马尔可夫模型的网络入侵检测技术。它在实际应用中越来越受到关注，并在一些领域中得到广泛应用。未来，PHMM系统有很大的发展空间，但也需要我们持续对它进行改进和优化，以更好地适应不同的网络环境和安全需求。