论文研究-基于参数优化隐马尔可夫模型的网络取证证据融合方法.pdf

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为了克服隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)在训练时波氏算法(Baum-Welch,B-W)易陷入局部最优解的不足,采用自适应遗传算法对其进行参数优化,设计了染色体编码方法和遗传操作方式。利用Viterbi算法选择最有可能的元证据序列,用疑似证据替换元证据回溯得到证据链。实验结果表明,自适应遗传算法优化的HMM具有更好的状态,采用Viterbi算法得到的证据链能够较精确地重现网络入侵的犯罪现场。

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