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基于粒子滤波的网络安全态势预测方法研究
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:《计算机应用与软件》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61300216); 河南省科技攻关重点项目(122102310309); 河南省科技厅基础与前沿技术项目(142300410147); 河南理工大学博士基金项目(B2011-058)
中文摘要:

为了使网络管理由被动防御转为主动防御,需对网络安全态势进行预测。针对已有态势预测方法存在的准确性不高、需要样本训练问题,提出基于粒子滤波的网络安全态势预测方法。该方法利用带权粒子集逼近系统的后验概率密度函数,通过重要性采样、权值更新、状态估计等近似积分操作来实现非线性状态预测。实验结果表明,该方法不仅能体现网络安全状态的非线性,也预测了网络安全态势值。对比其他态势预测模型,该方法准确性更高,且适应于复杂网络环境。

英文摘要:

In order to change the network management from passive defense to active defense,it is necessary to predict network security situation. To solve the problems of the low accuracy and samples training in existing forecast methods,the prediction method of network security situation based on particle filter is proposed. This method uses the weighted particles to approximate the posteriori probability density and realizes nonlinear situation prediction by the approximate integral operations include importance sampling,weight updating,state estimation. Experimental results show that this method can not only reflect the nonlinear of network security situation,but also forecast the value of network security situation. Comparing with the other situation forecasting models,this method is more accurate and can be adapted to the complex network environment.

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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463