基于DBN的预警机战场威胁评估模型研究

预警机作为空中高价值目标,是敌袭扰、打击的首选对象.针对预警机战场威胁评估问题,首先根据预警机战场受威胁特点,分析了其战场威胁要素;然后借助动态贝叶斯网络(DBN),构建预警机威胁评估模型;最后根据战场想定,提取、处理要素状态,通过Netica软件推理计算,得出预警机战场受威胁等级.该结果随态势变化而变化,符合人的主观认知,所构建模型为预警机战场威胁评估提供了一种科学、有效的方法.     

基于贝叶斯攻击图的动态安全风险评估模型

攻击者通过分析网络中漏洞的相互关联关系逐步攻破多个漏洞,而攻击图模型虽然能描述网络内潜在威胁的传播路径,但未充分考虑攻击事件对攻击图中所有属性节点置信度的动态影响。为此,提出一种基于贝叶斯攻击图的动态风险评估(dynamic risk assessment based on Bayesian attack graphs, DRA-BAG)模型。该模型运用贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,其中采用通用漏洞评分系统指标计算漏洞利用成功概率,并利用局部条件概率分布表评估属性节点的静态安全风险;进而结合入侵检测系统观测到的实时攻击事件,运用贝叶斯推理方法对单步攻击行为的后验概率进行动态更新,最终实现对目标网络整体安全性的评估。实验结果表明,本文方法可评估动态安全风险和推断攻击路径,为实施安全防护策略提供依据。     

基于动态贝叶斯网络的WSNs链路质量预测

无线传感器网络中,链路质量预测为数据可靠传输和上层网络协议性能的提高提供支撑。为进一步提高链路质量预测的准确性,提出基于动态贝叶斯网络（dynamic Bayesian networks,DBN）的链路质量预测机制。为避免单一评价指标的片面性,从链路信号质量、链路稳定性及非对称性3方面综合评价链路质量;采用K-means聚类算法对参数进行离散化预处理,得到各参数的离散区间;采用熵值法确定各参数的权重,以消除参数权重计算中主观因素的干扰;为避免最大隶属原则的缺陷,采用非对称贴近度分析法构建综合性的链路质量等级指标;借助贝叶斯网络（Bayesian networks,BN）处理不确定性问题的优势和BN分类器在分类上的良好性能,确定DBN的初始网络和转移网络,采用EM算法进行DBN模型的参数学习,从而构建了基于DBN的链路质量预测模型。实验结果表明了采用非对称贴近度分析法划分链路质量等级的合理性与DBN链路质量预测模型的合理性;与4C及FLI预测模型相比,本文模型具有更高的预测准确度。采用链路信号质量、链路稳定性及非对称性3个指标评价链路质量,采用DBN构建预测模型,可得到更准确及鲁棒性更好的链路质量预测结果。     

基于约束满足和贝叶斯网络的大规模定制产品配置方法

针对在产品配置过程中忽略了用户兴趣这一不足,提出了一种基于约束满足问题(constraint satisfaction problem,CSP)与贝叶斯网络(Bayesian network,BN)二者结合的产品配置方法.在CSP与BN的理论基础上,建立了基于CSP与BN的配置模型,给出了求解的具体方法.最后以组装电脑为例,开发了组装电脑产品的配置系统,该系统验证了这种配置方法能对配置结果进行优化,具有一定的可行性和有效性.     

基于动态贝叶斯网络的目标侦察信息处理研究

动态贝叶斯网络是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的有力工具．战场环境随机变化使得侦察信息处理变的复杂化，从而影响决策的具体方式或决策方向．本文提出将隐马尔可夫模型图形模式与模糊推理结合起来构成DBN，将其用于战场侦察情报的推理分析．首先建立动态贝叶斯网络的环境变化感知模型，而后应用Viterbi解码算法获得当前隐合序列最优估计，通过HMM状态转移矩阵可预测出未来环境变化趋势，最后应用模糊推理得到问题的最优的决策或优先采用的解决方式．仿真结果表明了模型的可行性．     

面向互联网用户行为分析的加权概率融合贝叶斯网络研究

针对依靠单一算法训练互联网用户行为数据构建的贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)计算耗时长、结构不稳定等问题,提出加权概率融合并行贝叶斯网络增量学习(WPFPBayes)算法。该算法根据自适应数据切片算法找出最优数据片尺寸,快速进行并行BN模型训练;将数据切片上学习得到的若干子BN结构通过融合加权概率方法合并成一个全局BN模型;通过一种增量评分函数定量表示单位时间内网络模型与数据之间适应程度的变化情况;采用依据特定结点进行BN更新的措施达到新旧数据在网络中的平衡。仿真实验结果表明：WPFPBayes算法下得出的BN模型的效率及其准确率均高于其他常见算法;随着数据量的增加,BN模型数据表达的准确率和稳定性均得到提高,可以更有效检测网络用户的异常行为。     

动态贝叶斯网络在态势评估中的应用

针对目前战场态势变化的复杂性和多样性,尤其是战场信息的不确定性和模糊性,提出了利用动态贝叶斯网络,根据态势事件与态势假设之间的潜在关系建立态势评估的功能模型,从而实现态势评估,并用具体的实例验证了该方法的有效性.仿真结果表明,依据动态贝叶斯网络建立的态势评估模型,能够将各种特征因素进行综合,使得不同时间片的特征因素相互修正,从而能够准确地跟踪战场态势的变化,所得态势评估结果为指挥员分析当前态势和决策提供了支持.     

基于健康监测数据和贝叶斯网络的结构失效概率评估

基于健康监测数据和贝叶斯网络(BN)，提出结构体系失效概率的实时评估方法，用于结构整体安全状态的动态评价.根据结构响应监测数据建立贝叶斯动态线性模型(BDLM)，估计结构荷载效应的概率分布，同时结合结构抗力分布，计算构件的时变可靠指标；根据结构主要失效模式构建贝叶斯网络，以描述构件失效与结构整体失效间的依赖关系；通过贝叶斯网络的概率递推从构件可靠指标求得结构体系失效概率，实现结构整体安全状态的量化评估.利用三杆桁架模型的数值模拟数据和某单层网壳结构静力破坏试验过程的实测数据对该方法进行验证.结果表明，所提出的结构失效概率评估方法较好地量化了结构的安全状态，并成功预警了结构体系的破坏.     

态势评估中的贝叶斯网络模型研究

针对战场态势评估的特点,采用模块化的贝叶斯网络模型对态势问题进行描述,动态构建贝叶斯网络结构．为了解决动态构建贝叶斯网络的推理问题,提出一种新的解决方法,将待连接贝叶斯网络模块的推理结果作为软证据,输入到已有网络对应的节点中,以代替所要连接的贝叶斯网络模块,在不改变贝叶斯网络结构的情况下完成网络的推理过程．仿真实验结果表明该方法是有效的．     

基于动态贝叶斯网络的电子对抗演练效果评估研究

动态贝叶斯网络是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模分析的有力工具。以作战效能为标准,建立了基于动态贝叶斯网络的电子对抗演练效果评估模型。仿真算例结果表明,动态贝叶斯网络对电子对抗演练效果评估合理。与静态贝叶斯网络相比,动态贝叶斯网络由于考虑了时间因素的影响,能更好地反映电子对抗分队演练效果的变化规律与趋势,具有较好的准确性以及容错能力。     

贝叶斯网络的战场作战意图评估方法

为了对复杂的战场环境下战场当前态势进行准确的评估和预测,采用贝叶斯网络分析影响作战意图的主要因素及其相互关系,构建了战场作战意图评估贝叶斯网络,采用联合树推理算法进行推理计算.研究结果表明：在不同的战场环境下,根据获得的相关因素,利用贝叶斯网络进行推理,得出了不同条件下的作战意图评估结果,与专家认知常识具有一定的一致性.     

雷达装备战场损伤修复顺序优化研究

雷达装备战场损伤信息是一个动态传播和更新过程,多组（部）件战场损伤修复顺序的优化能够提高战场抢修的效率.利用贝叶斯网络能够充分综合先验概率和后验概率的特点,在已有的装备类似案例、专家经验与现场的实际损伤情况等信息的基础上进行判定,具有完备性.根据雷达装备的结构特征,以最小预期代价为目标,构建和分析基于贝叶斯网络的战场损伤修复优化模型,提出了组（部）件损伤修复顺序的策略算法,具有一定的参考价值.     

基于DBN的气化炉故障动态风险评估

气化炉是水煤浆气化系统的主要设备,为研究气化炉故障对气化系统的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络与风险矩阵相结合的动态风险评估方法。以气化炉故障为例,首先建立了气化炉的动态贝叶斯网络模型,结合模糊评价方法计算根节点事件的先验概率,引入动态贝叶斯网络推算其后验概率;随后,基于层次分析法和Borda的原理,建立气化炉故障的综合风险评估体系,并引入维修因素,预测维修后气化炉的风险趋势并绘制了动态风险矩阵。结果表明,引入维修因素后系统整体风险水平显著下降,证明了维修因素对系统的积极作用,保障了系统的生产能力。     

Network security threat assessment based on the signaling game

Nowadays, researches on network security defense based on game theory mostly use completed information or static game theory to establish the attack-defense model. In order to perform security threat assessment in a closer way to the practical situation in a network, this paper proposes a network attack-defense game model based on the signaling game, which is modeled in a dynamic and uncompleted way. After putting forward the solving process of the perfect Bayesian equilibrium of the signaling game, this paper analyzes all kinds of equilibriums existing in the game. Taking the posterior belief as the defender's prediction of the attacker's type, this paper puts forward the assessment algorithm for the network security threat based on the model above, predicts the security threat the defender is facing, and provides the security threat grade for the evaluator. Finally, the feasibility and validity of the model and the method proposed by this paper are testified through the analysis of a network example.     

参数自适应动态贝叶斯舰船态势估计算法

为减少动态海域下贝叶斯网络舰船态势估计算法较大的误差,提出了一种改进的动态贝叶斯网络舰船态势估计算法。该算法根据多路传感器的数据和新获取的态势信息进行推理,通过计算新态势要素与原有态势要素间的互信息构建并更新动态贝叶斯网络参数。与传统贝叶斯网络态势估计算法对比,在仿真情况下对10000艘舰船进行合作态势估计,改进动态贝叶斯网络的舰船态势估计算法合作舰船错误率降低了7.1%;用实测数据,目标的合作态势提升了4.2%。改进的算法不仅能够实时地反映舰船环境变化,同时还提高了目标态势估计的准确概率,为海监提供了一种舰船态势分析与决策的技术支持。     

社交网络中社会工程学威胁定量评估

针对社交网络中社会工程学威胁难以定量评估的问题,提出基于属性攻击图和贝叶斯网络的社会工程学威胁评估方法. 基于社交网络社会工程学攻击过程,定义社会工程学的可利用的脆弱性语义和攻击节点语义,提出相应的脆弱性可利用概率计算方法. 通过分析社交网络中社会工程学攻击模式,模拟钓鱼攻击和跨站身份克隆攻击,根据属性攻击图生成算法构建社会工程学攻击图,采用贝叶斯网络模型对每种攻击路径造成的社会工程学威胁进行量化评估,得到社交网络中个人账号的隐私威胁风险. 通过在Facebook数据集上的实验验证所提出方法的有效性.     

Dynamic inference method for the orbit status of space objects

Aiming at the uncertainty of the orbit status of non-cooperative space objects, a dynamic inference method for the orbit status of space objects based on dynamic Bayesian networks is proposed. First, the semantic model for the orbit status of space objects is established, and the semantic relationships such as the orbit status, orbit class and orbit change are explained. Second, the orbit status characteristics are analyzed, and the hierarchical division method for coplanar and noncoplanar orbit change is constructed. Then, based on the dynamic Bayesian network, an inference method for the orbit status of space objects is established, and the relationships between orbit status, orbit class, and orbit change are used to obtain the dynamic change process of the orbit status. Finally, the proposed method is validated by comparing with actual situations of space objects of different orbital classes. Experimental results demonstrate that the proposed dynamic inference method for the orbit status of space objects can inference the orbit status with uncertainty and obtain the change process, which provides support and assistance for further decision-making.