基于樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法
發(fā)布時間:2018-03-22 01:36
本文選題:樸素貝葉斯 切入點:網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢 出處:《計算機(jī)應(yīng)用》2015年08期 論文類型:期刊論文
【摘要】:針對目前網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估范圍局限、信息來源單一、時空復(fù)雜度較高且準(zhǔn)確性偏差較大等問題,提出了一個樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法,充分考慮了多信息源與多層次異構(gòu)信息融合,具有快速高效性,從整體動態(tài)上展示出網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前安全狀況,準(zhǔn)確地反映了網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前安全態(tài)勢。最后利用網(wǎng)絡(luò)實例數(shù)據(jù),對所提出的樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估模型和算法進(jìn)行了驗證,實驗結(jié)果表明了所提方法的正確性。
[Abstract]:Aiming at the problems of limited network security situation assessment scope, single information source, high space-time complexity and large accuracy deviation, a network security situation assessment method based on naive Bayesian classifier is proposed. Considering the fusion of multi-information source and multi-level heterogeneous information, it has fast and high efficiency. It shows the current security situation of the network dynamically and accurately reflects the current security situation of the network. Finally, the network instance data is used. The proposed network security situation assessment model and algorithm of naive Bayesian classifier are verified and the experimental results show that the proposed method is correct.
【作者單位】: 湖南工業(yè)大學(xué)計算機(jī)與通信學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(61073186)
【分類號】:TP393.08
【參考文獻(xiàn)】
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1 李方偉;鄭波;朱江;張海波;;一種基于AC-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年05期
2 謝麗霞;王亞超;;網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知新方法[J];北京郵電大學(xué)學(xué)報;2014年05期
3 王娟;張鳳荔;傅,
本文編號:1646498
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