本文關(guān)鍵詞： 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)空間防御 態(tài)勢(shì)感知 態(tài)勢(shì)評(píng)估　出處：《探測(cè)與控制學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)態(tài)勢(shì)感知模型無(wú)法準(zhǔn)確捕捉網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)信息變化的弊端,提出了基于模糊動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢(shì)評(píng)估模型。通過(guò)對(duì)態(tài)勢(shì)要素的狀態(tài)進(jìn)行模糊和概率化處理,構(gòu)建了態(tài)勢(shì)感知和態(tài)勢(shì)評(píng)估兩個(gè)子模型。模型歸一化各級(jí)態(tài)勢(shì)要素的狀態(tài)并權(quán)值相加,按值劃分態(tài)勢(shì)區(qū)間,推演態(tài)勢(shì)等級(jí),形成態(tài)勢(shì)處置方案為網(wǎng)絡(luò)空間防御提供了輔助決策。將概率及觀測(cè)數(shù)據(jù)輸入模型中進(jìn)行仿真評(píng)估,并與靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型和基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估模型進(jìn)行結(jié)果對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于模糊動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的評(píng)估結(jié)果綜合了更多節(jié)點(diǎn)關(guān)系和觀測(cè)信息,在對(duì)抗中能逐漸適應(yīng)對(duì)抗強(qiáng)度,防御水平逐漸提高,隨著對(duì)抗時(shí)間的延續(xù),能較好地反映網(wǎng)絡(luò)防御作戰(zhàn)態(tài)勢(shì)的變化規(guī)律,同時(shí)能有效對(duì)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)威脅等級(jí)進(jìn)行分類,對(duì)態(tài)勢(shì)結(jié)果和趨向進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估。
[Abstract]:The situation assessment model based on fuzzy dynamic Bayesian network is proposed to solve the problem that the situation perception model can not accurately capture the information change of network system. The fuzzy and probabilistic processing of the state of situation elements is carried out. Two sub-models of situational awareness and situation assessment are constructed. The model normalizes the state and weights of each level of situation elements, divides the situation interval according to the value, and deduces the situation level. The formation of situation disposal scheme provides an auxiliary decision for cyberspace defense. The probability and observation data input model is simulated and evaluated, and the results are compared with the static Bayesian network model and the evaluation model based on Hopfield neural network. The experimental results show that the evaluation results based on fuzzy dynamic Bayesian network model synthesizes more node relations and observation information, and can adapt to the intensity of confrontation gradually, and the defense level increases gradually with the continuation of confrontation time. It can reflect the changing law of the network defense operational situation, and can effectively classify the target network threat level, and accurately analyze and predict the situation result and trend.
【作者單位】： 江西科技學(xué)院信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(61461029)
【分類號(hào)】：TP18;TP393.08

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本文編號(hào)：1537237