發(fā)布時(shí)間：2022-02-17 09:42

　　網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知作為網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)措施的有效補(bǔ)充,是近年來的研究熱點(diǎn)之一,而準(zhǔn)確地評(píng)估網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)已成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的一個(gè)重要課題。隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）可用于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估,能實(shí)時(shí)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),但其存在模型參數(shù)難以配置、評(píng)估準(zhǔn)確率較低等問題。因此,文中提出了一種改進(jìn)隱馬爾可夫模型的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法,將模型Baum-Welch（BW）參數(shù)優(yōu)化算法與人群搜索算法（Seeker Optimization Algorithm,SOA）相結(jié)合,利用SOA隨機(jī)搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn),解決傳統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化算法容易陷入局部最優(yōu)解的問題,將優(yōu)化后的參數(shù)代入HMM中,通過量化分析得出網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)值�；贒ARPA2000數(shù)據(jù)集采用MATLAB軟件對(duì)提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明,與BW算法相比,所提方法能夠提高模型準(zhǔn)確率,對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的量化更加合理。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)科學(xué). 2020,47(07)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
1 基于HMM的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估
2 基于SOA的HMM訓(xùn)練
3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3629208