网络安全态势感知模型研究

网络安全态势感知是实现网络安全监控的一种新技术,也是目前信息安全的研究热点之一.在理清国内外研究现状的基础上,提出了基于简单加权法和灰色理论的网络安全态势感知模型.模型的建立主要分为当前网络安全态势评估建模和未来网络安全态势预测建模两部分,当前网络安全态势评估模型是依据各种服务受到攻击的威胁程度采用简单加权法建立的,而未来网络安全态势预测模型则是依据过去和当前网络安全态势采用灰色理论建立的.经仿真实验验证,该模型合理可行.     

基于灰色理论和BP神经的网络安全态势预测

针对现有的网络安全态势预测方法没有从影响网络安全态势的安全因子入手,不能准确地预测未来网络安全态势,提出了一种基于灰色理论和BP神经网络的预测方法。首先依据灰色模型系数的取值大小选择最合适的背景值,并构造了一种新的模型背景值函数。其次,结合GM(1,1)、GM(1,N)模型预测网络安全态势,并用BP神经网络对态势预测值进行修正。最后,通过真实的网络环境验证了所提出的方法在网络安全态势预测中的有效性。     

基于灰色理论的层次化网络安全态势评估方法

网络安全态势是指某时刻整个系统所处的安全运行状态,网络安全态势评估是安全领域的研究热点之一。文中以能够准确把握一个网络系统的安全态势为目标,设计了一种基于灰色理论的层次化网络安全态势评估方法。该方法利用灰色关联分析法对网络中的攻击要素进行关联,进而在服务、主机、网络等3个层次上综合运用统计技术和专家系统给出的权重来完成相应的态势信息的融合。基于Honeynet数据集的仿真实验结果表明,使用文中设计的方法能够有效而准确地得出网络的总体安全态势。     

网络安全态势感知综述

以网络安全态势感知所要解决的问题为切入点,详细介绍了网络安全态势感知的基本概念、模型和体系框架.并从网络安全态势要素提取、态势理解/评估、态势预测等方面阐述了网络安全态势感知的主要技术及其发展情况.最后指出网络安全态势感知面临的一些问题和未来的研究方向.     

网络安全态势预测常用方法探究

日前网络安全态势预测越来越重要,不仅能够分析过去和目前的网络安全状态,还可以预测未来时段的安全态势,这就使得管理者的压力减轻了不少。正因为如此,网络安全态势预测已经成为网络安全研究的热点。本文主要对几种常用方法进行研究。     

大规模网络安全态势感知及预测

从对网络安全态势感知及预测技术的需求展开,介绍了网络安全态势感知的基本概念、系统模型,从数据融合、态势感知指标体系、数据挖掘、态势可视化技术等方面,介绍了网络安全态势感知及预测的主要技术及发展状况。最后,分析指出了网络安全态势感知领域存在的困难问题和未来发展方向。     

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.     

基于时空维度分析的网络安全态势预测方法

现有网络安全态势预测方法无法准确反映未来安全态势要素值变化对未来安全态势的影响,且不能很好地处理各安全要素间的相互影响关系对未来网络安全态势的影响,提出了基于时空维度分析的网络安全态势预测方法.首先从攻击方、防护方和网络环境3方面提取网络安全态势评估要素,然后在时间维度上预测分析未来各时段内的安全态势要素集,最后在空间维度上分析各安全态势要素集及其相互影响关系对网络安全态势的影响,从而得出网络的安全态势.通过对公用数据集网络的测评分析表明,该方法符合实际应用环境,且相比现有方法提高了安全态势感知的准确性.     

一种基于免疫的网络安全态势感知方法

网络安全态势感知技术作为积极主动的防御技术,目前已成为网络安全领域新的研究方向。在分析与总结国内外网络安全态势感知技术的基础上,提出了一种基于免疫的网络安全态势感知系统。该方法采用基于免疫的入侵检测模型作为态势感知的基础,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,建立网络安全态势定量评估模型,并采用灰色马尔可夫模型对网络安全态势进行预测。实验结果表明,该方法有助于及时有效地调整网络安全策略,为系统提供更全面的安全保障,是网络安全主动防御的一个较好的解决方案。     

网络安全态势预测方法的应用研究

近些年来,随着网络的不断普及,网络安全的问题也在不断的出现,并且随时影响着网络的正常运营。因此,网络安全态势的准确预测有着非常重要的意义。本文主要是以网络安全态势为研究对象,之后通过对网络安全态势预测的概述、网络安全态势预测的基本原理以及网络安全态势的评估方法三个方面对网络安全态势的预测方法进行进一步的探讨和研究。     

基于组合函数法的灰色模型预测研究及应用

结合运用组合函数法,尤其是对数函数和幂函数在进行原始数据列转换后能提高数据列的光滑度和预测精度的优点,提出了基于组合函数法的灰色预测模型,利用此模型实例预测某油田的年产量,并利用相对误差法将预测值与实际值进行精度检验,取得了较好的结果。     

基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型

针对传统灰色预测模型仅适用于实数序列而无法进行灰数序列预测的缺陷,通过计算灰数层的面积以及灰数层中位线中点的坐标,在不损失已有灰数信息的前提下,将区间灰数序列转换成实数序列,然后建立一种基于区间灰数的新灰色预测模型.算例仿真验证了所提出模型的有效性及实用性.     

基于WEB方式的多媒体教学资源库平台建设研究与实践

多媒体网络教学资源库平台是把计算机技术、多媒体技术、网络技术和现代教学方法有机结合起来的一种教学资源库平台。本文研究的多媒体网络教学资源库平台是以高校公共课——ACCESS数据库应用基础为案例基于WEB技术搭建,主要包括课程教学、实验教学、教学资源、课程考试、成绩查询、在线答疑等环节。该平台的建成和应用对案例课程的教学资源共享、情境探究式教学、自主学习、丰富教学内容、提高教学质量和效益、实现教育技术现代化起到了积极作用。     

用情境教学法构建中职生软件工程设计思维

以情境教学法为指导,通过两个教学案例,阐述了如何在中职计算机程序设计课程的教学中构建学生软件工程设计思维,以初步培养中职生软件开发的基本素质,提高职业素养。     

情境教学模式下的photoshop课程“职业导向”教学探讨

在课程实施过程中采用情境教学模式进行Photoshop教学．以情境教学模式下的“职业导向”教学为切入点．结合以往图形图像处理的教学经验．探讨图形图像处理的新的教学方法。以帮助学生提高图形图像处理技能。     

GM（1，1）和新陈代谢模型的比较

灰色模型具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点。本文通过建立GM（1,1）模型和新陈代谢模型实例预测某省火灾事故发生量,并将两种方法相比较,为相关部门提供科学的决策依据。结果表明灰色模型简单实用,预测精度高。而在此实例中,GM（1,1）模型比新陈代谢的预测精度更高、预测误差更小。     

RCCSUS:一个实时控制命令情境理解模型系统

本文介绍一个实时控制命令情境理解模型ＲＣＣＳＵＳ（Ｒｅａｌ＿ｔｉｍｅＣｏｎｔｒｏｌＣｏｍｍａｎｄＳｉｔｕａｔｉｏｎａｌＵｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇＭｏｄｅｌＳｙｓｔｅｍ）的设计与实现。该系统模拟声控汽车实时命令的情境理解，对自然语言形式的控制命令结合动态变化的实时情境进行相应的真值理解，根据命令的正确与否作出相应的反应     

GM(1,1)和新陈代谢模型的比较

灰色模型具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点。本文通过建立GM(1,1)模型和新陈代谢模型实例预测某省火灾事故发生量,并将两种方法相比较,为相关部门提供科学的决策依据。结果表明灰色模型简单实用,预测精度高。而在此实例中,GM(1,1)模型比新陈代谢的预测精度更高、预测误差更小。     

公司情景教学法在Java课程教学中的应用

Java是目前应用最广、功能强大的网络编程语言之一。本文在大量市场调研和教学实践的基础上,结合Java课程特点和企业对Java编程技术人员的需求,提出使用公司情景教学法开展教学。实践证明,使用公司情景教学法开展教学能提高学生学习积极性、达到较好的教学效果,使学生发挥能动性,用所学的知识解决实际问题,从而有效地缩短学生能力与企业需求之间的距离。