基于D-S证据理论的网络安全态势预测方法研究

为了获取网络在未来一段时间内的安全态势状况,提出了一种基于D-S证据理论的网络安全态势预测方法.构建了基于D-S证据理论的网络安全态势预测模型,用于融合历史和当前网络安全态势对未来网络安全态势的影响,降低其中的不确定性,获得下一时刻网络处于各类安全状态的概率,避免对网络安全态势的绝对预测.通过实验验证了该方法的有效性和准确性,为网络安全态势预测提供了一种新思路.     

一种改进的D-S证据算法

利用D-S证据理论的信息融合算法,提供了一种证据理论的改进方法以解决D-S算法在实现过程中存在的证据冲突问题.通过仿真试验,对该方法的有效性进行了验证.     

基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法研究

针对基于D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法在认知节点的感知信息存在较大冲突时会产生与实际情况相悖结果的问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法。改进算法采用一种新的加权平均方法平均各个证据,比算术平均法更多地降低了异常证据的影响,同时通过计算证据到平均证据的距离来计算证据权值,解决了权值计算复杂度问题。实验结果表明,在认知节点的感知信息存在严重冲突时,改进算法可有效提高认知无线电频谱感知系统的感知性能。     

基于证据价值的冲突证据合成方法

证据理论作为一种不确定性推理,广泛应用于人工智能、信息融合等方面。针对高冲突证据在组合过程中易产生各种与事实相悖的结论,提出了基于证据价值的冲突证据合成方法。此方法首先定义了证据价值的标尺,借用欧氏距离的概念计算证据自身价值,并规则化作为权重,然后引入未知项,修正证据源,再利用D-S合成公式对证据进行合成。实例分析表明,此方法在处理冲突证据时是有效、可行的。     

基于D-S证据理论的目标识别融合应用

基于D-S证据理论的目标识别融合系统,可以充分发挥多传感器信息的优势,提高目标识别结果的准确性.本文结合工程实践,分析地面目标融合识别过程中经典D-S证据理论方法处理数据出现的问题,发现使用D-S证据理论对于高冲突证据融合结果准确性较低.因此提出一种基于D-S证据理论的改进数据融合方法,将冲突因子与支持度标准偏差的相反数相乘,再与所有证据和乘积的正交相加,然后减去证据的基本概率的最大差.如果证据的冲突越大,这种方法的优势就越明显.如果证据中不存在冲突,则融合结果与原始D-S证据理论的项目一致.实验的比较数据表明,改进的信息融合方法对于改进解决冲突问题必不可少,并且是有效的.     

一种新的基于证据权重的D-S改进算法

D-S(Dempster-Shafer)证据理论是一种有效的不确定性推理方法,但在组合高冲突证据时,D-S证据理论得到的结果却往往有悖常理。为了解决冲突证据的合成问题,考虑到不同的证据在合成过程中的重要程度不同,提出了一种新的基于证据权重的D-S改进算法。该方法首先引入一个度量证据体间相似度的证据距离函数,建立相应的证据距离矩阵,求出系统中各证据到证据集的平均欧式距离,然后通过信任函数来获得描述各证据重要程度的权重系数并对证据源进行修正,最后利用D-S组合规则对修正后的证据进行合成。通过算例的分析以及与其它改进算法的比较,验证了新方法的有效性和优越性。     

D-S证据理论在机床故障诊断中的应用

探讨D-S证据理论在机床故障诊断中的应用,介绍了基于D-S证据理论的决策,D-S证据理论的不足及其改进方法,并用实例分别介绍了证据冲突不大时和证据冲突较大时D-S证据理论在机床故障诊断中的处理方法。     

基于改进D-S证据理论的多源空战信息博弈融合方法

多传感器系统与单传感器系统相比能够更大限度地获取被探测目标的信息量,但在空战中无人机传感器探测得到的数据在一定程度上具有欺骗性,利用博弈融合技术对多传感器数据进行融合,能够获得更加符合空战实际需要的信息。为此,研究了一种基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多源空战信息博弈融合技术,在信息融合前采用Jousselme距离进行预处理,并利用费雪信息进行冲突数据博弈,所得策略集使空战数据更加可靠。在此基础上,根据邓熵方法对基于D-S证据理论的融合方法进行改进,与传统D-S证据理论方法相比,融合数据符合空战实际。最后对存在冲突的多源空战信息进行博弈融合仿真,仿真结果验证了该方法的可行性与优势。     

基于D-S证据理论的脆弱性态势数据融合方法研究

将基于D-S证据理论的融合算法应用在态势感知领域的脆弱性态势数据处理中,对网络扫描和主机扫描等多种手段得到的脆弱性数据进行融合与分析。通过对脆弱性数据进行规格化,构造概率分配及融合处理,有效利用多源数据的冗余性、互补性,实现了对多个扫描结果的综合。结果表明此方法得到的结果更加全面可靠。     

考虑时间参数的网络安全态势评估模型研究

针对已有网络安全态势评估由于缺乏考虑数据源时变性而造成的证据源证据不可靠、评估出现误差的问题,引入时变函数来刻画多源证据的时变性,提出时变D-S证据理论,用以提高证据的可靠性。使用改进的时变D-S证据理论方法对多传感器的证据进行融合,得到威胁的发生概率,并在此基础上提出带有时间参数的网络安全态势评估层次化模型;最后利用网络实例数据,对所提出的网络安全态势评估模型进行了验证。实验对比结果表明,该模型对实际网络运行情况的评估更符合实际情况。     

基于证据支持一致性分类的证据合成方法

利用D-S证据理论评估信息安全产品的安全等级时可能产生全冲突悖论、1冲突悖论、0冲突悖论。为解决该问题,提出一种基于证据支持一致性分类的证据合成方法。基于证据支持一致性对证据进行分类后,根据专家意见的重要程度,对证据进行折扣,并将D-S合成方法和加权平均方法相结合,用于合成分类证据。分析结果证明,该方法有更好的适用性和更低的计算复杂度。     

一种迭代修正的冲突证据改进方法

针对多传感器数据融合领域中使用D-S组合规则无法有效融合传感器不确定证据信息的问题,提出一种迭代修正的冲突证据改进方法。该方法通过计算证据之间的相互支持度和证据之间的相似度,综合度量每个证据的修正参数。利用修正参数修正证据,并通过D-S组合规则融合。然后,以融合结果作为参考证据,重新度量每一个原始证据的修正参数,修正原始证据再融合。通过多次迭代修正融合,直至最后两次的融合结果收敛为止,最后通过两组冲突证据验证了该方法具有很好的融合效果。     

基于置信距离的冲突证据合成方法

雷达目标识别中多源信息融合面临各种不确定冲突信息。为此,提出一种基于置信距离的冲突证据合成方法。在不改变D-S证据组合规则的前提下,考虑到证据之间的关联性,通过计算证据间的相似度和可信度,利用可信度的加权平均来代替冲突证据,从而消除冲突证据并进行信息融合。仿真实验结果证明,该方法能有效进行冲突证据的合成。     

环境监测有害成分的数据融合及其水质状况评价

文章首先提出安全态势评估模型,实现网络安全趋势的预测,使传感器采集的数据信息的完整性和机密性得到保证。然后采用数据融合与数据挖掘相结合的方法,对水质监控传感器采集的数据信息进行融合并依据D-S证据结构进行决策,提出一种用于监测水质的D-S证据决策方法。该方法分析水质环境的变化,克服了对每个传感器采集的信息分别进行处理时的不确定性和不稳定性。实验表明,该方法有效。     

基于选择判据和贴近度的D-S证据融合方法

针对传统D-S证据理论难以融合高度冲突证据的问题,并考虑到证据正常时Dempster规则具有优越的聚焦性能,提出了一种基于选择判据和贴近度的证据融合方法。把贴近度概念引入到D-S证据合成中,通过证据的一致性度量来计算证据的权重,从而实现了冲突证据的加权融合。同时提出了证据修正的选择判据,将证据分成冲突与非冲突两类,对冲突的证据进行修正后再进行合成,而非冲突证据可直接进行合成。通过实例验证表明,所提出的方法不但保持了Dempster规则优越的信息聚焦性能,而且较好的解决了冲突证据的合成问题。     

基于预处理模式的D-S证据理论改进方法

D-S证据理论是决策融合的主要方法之一,但典型的D-S理论不大适应高冲突证据组合.本文提出一种基于预处理模式的方法,在利用Dempster组合规则进行证据组合之前,将冲突焦元的基本概率赋值部分转移到焦元并集,采用证据之间的冲突额度来确定证据组合顺序.由于该方法将冲突化解为不确定的知识表示,可以处理冲突证据的组合问题.     

改进D—S证据理论在多传感器信息融合中的应用

从D—S证据理论的基本概念和证据的融合推理方法出发．针对D—S证据理论中高度冲突证据的合成问题,引入证据强度的概念,提出一种修正的合成方法,并将其应用于某武器电子电路的故障诊断。通过该实例表明,与D—S、Yager、邓勇等方法相比,提出的改进方法更好地处理高冲突证据,且具有更好的解释性。     

一种基于D-S证据理论的Ad Hoc网络安全路由协议

基于D-S证据理论,设计了一个MANET信任评估模型,为路由建立提供安全的网络环境.改进ARAN协议,提出安全的路由协议AE-ARAN.协议根据信任评估结果选择可信节点建立路由,并提出在路由表中存储节点匿名身份的Hash路由登记表,保证ARAN协议认证安全,实现匿名安全和提高路由查找效率,同时协议在路由建立过程中,完成会话密钥协商.理论分析和仿真结果表明,所提出的协议能有效地检测和隔离恶意节点,抵御攻击.协议可实现路由匿名性,提高网络的效率及安全性.     

D-S理论与神经网络相结合的信息融合模型研究

针对大噪声环境下信息融合效果差的问题,提出了一种基于D-S证据理论与神经网络技术的信息融合方法,该方法综合了证据理论在处理不确定信息方面的优点和神经网络在数值逼近上的长处,一方面利用神经网络和冲突证据处理算法获取基本概率赋值,另一方面通过证据理论使神经网络的结构变得透明.初步仿真结果表明,该方法有效地解决了不确定性信息的误识别问题.