基于贝叶斯方法的网络安全态势感知模型

提出了一种基于贝叶斯方法的网络安全态势感知模型。分析了目前国内外NSSA模型的研究现状。本模型先对历史监测数据进行分析,得到先验概率,随后以构建的时序模型为时间推进过程,利用贝叶斯方法对数据进行处理,将历史的统计数据与监测数据相结合,进行有效的安全预测。在网络结构的构建上,采用层次化结构,配合较合理的评价体系,使得该模型能够准确、快速、合理的对网络安全状态进行预测,并且具有较好的实时性。     

基于灰色Verhulst的网络安全态势感知模型

为了满足对抗性环境中对网络安全监测和预警的需要,提出了一种非等时距灰色Verhulst残差修正的安全态势感知模型.由非等时距的原始采样风险数据序列入手,根据累加序列所呈现出"S"形或反"S"形的摆动特征,选用灰色Verhulst模型或其反函数模型预测出网络未来的风险值,然后基于多级残差对模型的预测精度进行修正,最后应用修正后的新模型得到直观的网络未来安全态势曲线图.经过试验示例与仿真,表明该模型对网络安全态势的感知能够达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

基于粗糙集神经网络的网络安全态势评估方法

为克服多源数据融合中存在信息高维、冗余和噪音等大量不确定性因素给网络安全态势评估带来的复杂影响,提出一种基于粗糙集神经网络的网络安全态势评估方法。该方法既利用粗糙集理论在机械学习、处理冗余信息和特征提取等方面的能力,又结合神经网络处理噪音和任意逼近能力构造出由指标层、离散层、规则层、决策层组成的态势评估模型,并与BP神经网络方法进行对比研究。仿真实验结果表明,所提方法偏差较少,更能客观、准确地分析网络安全状况。     

基于态势熵的网络安全态势评估指标体系研究

针对网络安全态势评估指标体系的不完善和难以选取及构建等问题,以相关标准和规范为基础,从系统安全机制出发,按照既定原则,提出了基于态势熵的网络安全态势评估指标体系的构建方法,并给出了网络可用性方面的态势评估指标值的计算方法.实验表明,态势熵值的变化与所反映的网络安全态势是一致的,说明该指标体系的构建具有一定的科学性,为网...     

可扩展的网络安全态势评价模型优化设计

网络安全态势感知为管理者提供一种宏观角度的安全管理,但该领域研究始终缺乏统一的认知和规范。该文基于Endsley的研究成果,提出一种可扩展的网络安全态势感知模型,将态势提取的概念引入网络安全领域。在态势数据处理中,该模型引入时空知识库来规范态势提取过程,并将态势作为实体对象进行建模。所提出的模型中包含了攻击频率、攻击时间和空间信息,简化了态势提取过程,探讨了态势模型的规范化。并利用真实数据评估态势模型,证明了该模型的实用性和效率。     

基于态势预测的微电网运行控制策略研究

微电网电源的随机性和不确定性对微电网的可靠运行产生很大影响.综合考虑风光储微电网的运行特性,提出了基于态势预测的微电网运行框架,对微电网中的风力机进行基于BP神经网络的态势预测,确定风力机未来时刻的运行状态,然后建立风光储微电网模型,最后对基于态势预测的微电网进行仿真模拟.结果表明,基于态势感知理论的微电网运行控制比正...     

基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法

基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,给出一种网络安全态势预测方法。依据网络安全态势值之间的非线性映射关系进行态势预测。采用布谷鸟搜索算法对RBF神经网络的结构参数进行优化,并在其间引入模拟退火算法思想和动态发现概率机制,以提升预测精度。仿真实验显示,所给预测方法有效,改进后的布谷鸟搜索算法搜索效率更高,寻优结果更精确。     

构建网络安全态势评估指标体系

鉴于在网络安全态势感知系统的评估指标体系上存在不健全和较为混乱的情况,通过调查分析,从多种数据源中提炼出多个指标,依照既定的原则,构建网络安全态势评估指标体系.分别从网络自身的弱势、外界对网络的威胁以及网络对外界威胁的承受能力等方面对被评网络的安全状态进行评估.     

美国空间态势感知发展分析

随着空间技术的迅速发展,外层空间得到了广泛的开发和应用。空间力量的作用日益凸显,空间安全备受关注,获取空间优势和控制空间能力成为世界军事强国角逐的重点。空间态势感知作为获取空间优势和控制空间的基础,被推到了空间时代竞争的前沿。美国作为当今世界的头号航天大国,其空间态势感知理论发展、装备建设及其发展经验都有一定的借鉴意义。     

基于多元数据融合的主机安全态势评估模型研究

终端主机安全是当前网络安全管理的防御重点.针对国内主机安全态势评估模型在安全要素融合上面临的不足,提出了一种基于多元数据融合的主机安全态势评估模型.该模型借助粗糙集理论,可量化安全要素对终端主机安全的依赖度.实验表明,操作系统、重要文件、浏览器是终端主机安全的防御重点.     

基于免疫的网络安全态势感知关键技术研究

为了改变目前网络安全防御主要依靠防火墙、漏洞扫描、入侵检测等传统网络安全工具进行被动防御的局面,将人工免疫技术应用于网络安全态势感知技术,提出并实现了一种基于免疫的网络安全态势感知技术.该技术采用基于免疫的入侵检测模型实现对网络中已知和未知入侵行为的检测;依据生物免疫系统抗体浓度的变化与病原体入侵强度的对应关系,建立网络风险实时定量评估模型.在对网络安全状况的趋势预测中,采用基于时间序列的ARMA模型对网络当前安全状况及未来变化趋势进行实时、定量的分析、预测,从而有效地缓解网络攻击造成的危害,提高网络信息系统的应急保障能力.实验结果表明该系统能及时有效调整网络安全策略,提供更全面的安全保障,是网络安全保障的一个较好解决方案.     

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.     

Novel Method of Predicting Network Bandwidth Based on Support Vector Machines

In order to solve the problems of small sample over-fitting and local minima when neural networks learn online, a novel method of predicting network bandwidth based on support vector machines(SVM) is proposed. The prediction and learning online will be completed by the proposed moving window learning algorithm (MWLA). The simulation research is done to validate the proposed method, which is compared with the method based on neural networks.     

无线传感网络中基于信任的态势数据融合机制

针对无线传感网络中节点被俘获导致融合值偏离的问题,提出了一种基于信任的态势数据融合机制,根据历史信任与节点数据相关度,制定信任度感知规则,并分3个阶段确保数据完整性. 首先,事件检测时,运用最可信多数规则,提升事件检测的准确性;其次,数据融合时,运用数据筛选规则处理不可靠数据,提升数据可靠性;最后,一致性检测时,采用一致性检测规则,在降低通信量与计算量的同时,有效而简便地检测了融合中心一致性. 新机制能有效遏制谎报攻击,改善异常节点数占有比重大时的网络性能,让融合值更贴近真实值. 理论分析及仿真证实了新机制的可靠性与有效性.     

雷达情报融合中的态势估计

从态势估计的定义出发,介绍了基于态势觉察、态势理解和态势预测的态势估计三级式功能模型。应用模糊逻辑方法对目标的距离、速度、高度等目标状态的具体值进行模糊化,采用模糊逻辑与贝叶斯网络技术相结合的方法进行态势估计推理,并以战斗机(群)或导弹攻击我作战平台为例,验证了该方法的可行性。     

灰色神经网络水质预测模型

依据水质预测的客观要求,结合灰色系统理论与神经网络理论,建立了灰色的神经网络水质预测模型,并在四川沱江的实际应用中取得了较好的结果．     

变形预测的一种新方法

采用一种新的变形预测方法,即将GMDH神经网络预测方法运用到变形预测中进行短期以及长期预测,并且将预测得到的结果与采用BP神经网络预测得到的结果进行比较.结果表明,GMDH神经网络是一种比较好的预测方法,在变形预测中具有一定的实用性.