基于GMM改進的信息系統(tǒng)安全態(tài)勢實時預測研究
發(fā)布時間:2025-02-08 12:05
現(xiàn)有安全態(tài)勢預測方法由于消耗較大和耗時較長而造成預測效果不佳,考慮到信息系統(tǒng)的結構復雜、信息交互頻繁等特點,依據(jù)典型灰色模型GM(1,1)的消耗低、樣本小、適用性強、短期預測效果好等特點對信息系統(tǒng)進行實時的安全態(tài)勢預測。同時針對GM(1,1)模型的隨機波動性小的問題,結合馬爾可夫(Markov)鏈適用于隨機波動較大的特點,提出一種以灰色GM(1,1)為預測原型,用馬爾可夫鏈對GM(1,1)預測模型進行誤差修正的實時信息系統(tǒng)安全態(tài)勢預測模型。實驗結果表明,在信息系統(tǒng)安全態(tài)勢預測方面,該模型能夠較準確地預測安全態(tài)勢的總體趨勢,且預測精度高于原灰色-馬爾可夫模型的精度。
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【部分圖文】:
本文編號:4031497
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圖1改進的灰色-馬爾可夫實時預測流程圖
圖2模擬實驗環(huán)境拓撲圖
276計算機應用與軟件2017年統(tǒng)態(tài)勢值有其規(guī)律性,但其隨機性也比較大的特點,適時更新狀態(tài)劃分E和概率轉移矩陣。由于神經(jīng)網(wǎng)絡原定時更新需要消耗大量的時間對其新樣本進行訓練,所以這種實時更新的方法更優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡定時更新。5實驗結果及分析為了驗證灰色-馬爾可夫鏈改進方法的信息系統(tǒng)安全....
圖3信息系統(tǒng)評估指標體系5.1信息系統(tǒng)安全態(tài)勢值的計算
在模擬過程中網(wǎng)站服務器和郵件服務器;第2階段,攻擊者使用LOIC.exe模擬DDos攻擊,并通過參數(shù)設置攻擊頻率是30次/s;第3階段,攻擊者加大攻擊頻率到180次/s;第4階段,在第2個階段情況下,攻擊者運用漏洞掃描工具Nessus進行漏洞掃描,然后入侵到網(wǎng)站服務器并竊取其中的....
圖4AHP-IFAHP-FCE模型結構
根據(jù)攻擊場景的設定,按圖3所示的信息系統(tǒng)指標體系收采集來自路由器DDos攻擊信息,其他服務器的Nessus漏洞掃描信息及路由器的Netflow數(shù)據(jù)流信息,為進一步的評估實驗仿真和預測實驗仿真提供全面可靠的數(shù)據(jù)源。圖3信息系統(tǒng)評估指標體系5.1信息系統(tǒng)安全態(tài)勢值的計算本文是在文獻[....
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