網(wǎng)絡(luò)安全防御態(tài)勢有效預(yù)測仿真
[Abstract]:The effective prediction of the network security defense situation can ensure the safe and stable running state of the network. For the prediction of security defense situation, it is necessary to calculate the current network defense coefficient and situation change value in order to complete the effective prediction. The traditional method combines D-S evidence theory to obtain the interval of security reliability and the corresponding defense coefficient, but the analysis of the trend of the change of defense situation is ignored, which leads to the inaccuracy of the prediction results. A security defense situation prediction model based on fuzzy dynamic Bayesian network is proposed. By combining fuzzy theory with Yebeth theory, the posteriori probability of attack under the current defense situation is obtained, the data samples of network historical defense are counted, and the attack time series under the situation of historical network security defense is established. Calculate the current network security defense situation change value, attack occurrence probability, network defense coefficient, set up the network security defense situation evaluation matrix, use genetic algorithm to optimize the network security situation prediction model, According to the optimization results, the network security defense situation prediction model is established. The simulation results show that the proposed model has high prediction accuracy and provides a powerful basis for the safe and stable operation of the network.
【作者單位】: 內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61563038)
【分類號】:TP393.08
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,本文編號:2159613
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