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针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源。然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果。使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识。最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。 相似文献
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针对大多方法感知范围局限、信息来源单一、空间时间复杂性高及准确性偏差较大等问题,提出了分层感知模型与构建广义立方体感知网络安全态势的方法.将监测到的连续型态势因子数据经"3σ法则"离散化预处理后,聚合在所构建的广义立方体格中,纵向上融合成组件的安全态势,横向上对组件安全态势采用统计的方法融合成网络的安全态势,为增强网络安全性提供可靠的参照依据.利用网络实例数据对所提出的网络安全态势感知模型和算法进行验证,表明了该方法的正确性. 相似文献
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