本文關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)環(huán)境下入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估優(yōu)化模型仿真分析

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【摘要】：針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問(wèn)題。由于大數(shù)據(jù)信息環(huán)境下的數(shù)據(jù)具有動(dòng)態(tài)波動(dòng)的特性,使得存在大量多元數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的評(píng)估方法,主要通過(guò)提取數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分類(lèi),再分別進(jìn)行評(píng)估,忽略了多元數(shù)據(jù)的特征對(duì)分類(lèi)產(chǎn)生的影響,導(dǎo)致評(píng)估不準(zhǔn)確的,效率差的問(wèn)題。提出改進(jìn)的逆向云生成算法的大數(shù)據(jù)信息環(huán)境下的入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估建模方法。對(duì)大數(shù)據(jù)信息環(huán)境下系統(tǒng)的入侵危險(xiǎn)進(jìn)行感知,提取大數(shù)據(jù)信息環(huán)境下系統(tǒng)的正常狀態(tài)云,利用逆向云生成算法獲取該云的數(shù)字特征,計(jì)算被監(jiān)視時(shí)刻的大數(shù)據(jù)信息環(huán)境下系統(tǒng)變量采樣值,將計(jì)算出的采樣值與正常狀態(tài)云的數(shù)字特征相匹配,以匹配后的結(jié)果為依據(jù)融合抗體濃度模型進(jìn)行大數(shù)據(jù)信息環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)入侵風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)評(píng)估。仿真結(jié)果表明,采用改進(jìn)方法對(duì)入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行建模精確度高。
【作者單位】： 西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 大數(shù)據(jù)信息環(huán)境 入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 云模型
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 1引言在國(guó)內(nèi),隨著網(wǎng)絡(luò)、通信、云計(jì)算等信息技術(shù)水平的不斷提升,數(shù)據(jù)信息開(kāi)始呈現(xiàn)出大規(guī)模的增長(zhǎng)趨勢(shì),與此同時(shí)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題也成為了該領(lǐng)域亟待解決的主要問(wèn)題[1-3]。通過(guò)建立入侵風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型可以判斷出網(wǎng)絡(luò)遭受入侵的危險(xiǎn)程度,保障大數(shù)據(jù)信息的安全,從根本上解決了這一問(wèn)題,

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