本文關(guān)鍵詞：基于模塊化的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢評估模型

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【摘要】：針對由網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變動引起的安全態(tài)勢評估時效性差的問題,結(jié)合層次網(wǎng)絡(luò)和模塊網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點,建立了基于模塊化動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢評估模型。首先,通過判斷節(jié)點間是否存在有向連接,建立子系統(tǒng)的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模塊單元;然后,由若干模塊單元和獨立節(jié)點構(gòu)建整體的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),并利用約束遞歸算法學習網(wǎng)絡(luò)概率參數(shù);最后,通過仿真測試驗證該模型的正確性。
【作者單位】： 海軍工程大學信息安全系;61062部隊;
【關(guān)鍵詞】： 安全態(tài)勢評估模型 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 模塊化網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61100042) 湖北省自然科學基金資助項目(2015CFC867)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 目前,網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)安全態(tài)勢評估方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、D-S證據(jù)理論和模糊邏輯等[1-4]。這些方法能夠有效地將先驗信息和后驗數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來,不需要精確了解概率分布,但需要大量的訓練樣本通過機器學習獲得先驗知識,空間開銷和推理代價高,在實時環(huán)境中可能無法滿足要求[3-4]。而貝

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