Abstract
Hidden Markov models (HMMs) are stochastic models that were initially applied as statistical models for speech and handwriting recognition because of their great ability to adapt to the problem and their skill in dealing with sequential signals. With the development of techniques, tools, and methods for estimating the parameters of the hidden Markov model, attention may turn to smart methods due to their importance and wide use among researchers. Two algorithms were taken, namely the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm and the Bees Colony Optimization (BCO) algorithm. They were applied to an important field at present, which is cyber security, where we addressed one of the threats that pose a danger, which is the Advanced Persistent Threat (APT). The results showed the flexibility in dealing with this type of algorithm for cyber security problems by clarifying the nature of the transitions between the two model states and the emissions that come from each hidden state. It is worth noting that a comparison of the results was made using the two comparison standards, Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC), and we found that the best method was the results of the bee colony algorithm.
Keywords
advanced persistent threat.
Ant colony algorithm
bee colony algorithm
Cyber Security
Hidden Markov model
Abstract
نماذج ماركوف المخفية HMMs)) هي نماذج عشوائية تم تطبيقها في البدء كنماذج احصائية لتمييز الكلام والكتابة اليدوية بسبب قدرتها الكبيرة على التكيف مع المشكلة والبراعة في التعامل مع الاشارات المتسلسلة. ومع تطور التقنيات والادوات والطرائق الخاصة بتقدير معلمات انموذج ماركوف المخفي فأنه من الممكن ان تتوجه الانظار الى الطرائق الذكية لأهميتها واستعمالها الواسع لدى الباحثين، تم اخذ خوارزميتين وهما خوارزمية تحسين مستعمرة النمل Ant Colony Optimization(ACO) وخوارزمية تحسين مستعمرة النحل Bees colony optimization (BCO) وتم تطبيقهما على مجال هام في وقتنا الحالي وهو الامن السيبراني Cyber Security حيث تناولنا احد التهديدات التي تشكل خطرا جسيما وهو التهديد المستمر المتقدم Advanced Persistent Threat(APT). بينت النتائج المرونة في تعامل هذا النوع من الخوارزميات مع مشاكل الامن السيبراني من خلال توضيح طبيعة الانتقالات بين حالتي النموذج والانبعاثات التي تصدر من كل حالة مخفية ، ومن الجدير بالذكر وضع مقارنة بين النتائج بواسطة معياري المقارنة Akaike Information Criterion (AIC) و Bayesian Information Criterion (BIC) ووجد ان افضل طريقة كانت تقابل النتائج الخاصة بخوارزمية مستعمرة النحل.
Keywords
انموذج ماركوف المخفي، خوارزمية مستعمرة النمل، خوارزمية مستعمرة النحل، الامن السيبراني، التهديد المستمر المتقدم