本文選題：灰關(guān)聯(lián)熵　切入點：網(wǎng)絡安全態(tài)勢　出處：《科學技術(shù)與工程》2014年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在評估當前網(wǎng)絡安全態(tài)勢的基礎(chǔ)上,掌握未來一段時間的網(wǎng)絡安全態(tài)勢,能夠為網(wǎng)絡管理者做出安全防護的決策提供有效的信息。利用網(wǎng)絡安全態(tài)勢值具有非線性時間序列的特點,提出一種基于灰關(guān)聯(lián)熵的網(wǎng)絡安全態(tài)勢卡爾曼預測算法。首先應用灰關(guān)聯(lián)熵分析方法對網(wǎng)絡安全態(tài)勢的各種影響因素做關(guān)聯(lián)度分析,由此選出關(guān)鍵影響因素,接著根據(jù)這些影響因素建立相應的過程方程和預測方程。最后應用卡爾曼濾波遞推地進行網(wǎng)絡安全態(tài)勢預測。實驗結(jié)果表明該算法的預測精度優(yōu)于傳統(tǒng)的GM(1,1)算法和普通卡爾曼算法,算法適應性和實時性優(yōu)于RBF算法。
[Abstract]:On the basis of evaluating the current situation of network security, we can master the situation of network security for some time to come. It can provide effective information for network managers to make decisions on security protection. The network security situation value has the characteristics of nonlinear time series. A network security situation Kalman prediction algorithm based on grey correlation entropy is proposed. Firstly, the grey correlation entropy analysis method is used to analyze the correlation degree of various influencing factors of network security situation, and the key influencing factors are selected. Then the process equation and prediction equation are established according to these influencing factors. Finally, Kalman filter is applied to predict the network security situation recursively. The experimental results show that the prediction accuracy of this algorithm is better than that of the traditional GM-1) algorithm. And the ordinary Kalman algorithm, The algorithm is better than RBF algorithm in adaptability and real time.
【作者單位】： 南京航空航天大學計算機科學與技術(shù)學院;
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1618778