現(xiàn)有安全態(tài)勢預(yù)測方法由于消耗較大和耗時較長而造成預(yù)測效果不佳,考慮到信息系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)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(yù)測效果好等特點對信息系統(tǒng)進行實時的安全態(tài)勢預(yù)測。同時針對GM(1,1)模型的隨機波動性小的問題,結(jié)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(yù)測原型,用馬爾可夫鏈對GM(1,1)預(yù)測模型進行誤差修正的實時信息系統(tǒng)安全態(tài)勢預(yù)測模型。實驗結(jié)果表明,在信息系統(tǒng)安全態(tài)勢預(yù)測方面,該模型能夠較準確地預(yù)測安全態(tài)勢的總體趨勢,且預(yù)測精度高于原灰色-馬爾可夫模型的精度。

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圖1改進的灰色－馬爾可夫?qū)崟r預(yù)測流程圖

圖2模擬實驗環(huán)境拓撲圖

276計算機應(yīng)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(zhuǎn)移矩陣。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)定時更新。5實驗結(jié)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(wù)器和郵件服務(wù)器;第2階段，攻擊者使用LOIC．exe模擬DDos攻擊，并通過參數(shù)設(shè)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(wù)器并竊取其中的....

圖4AHP-IFAHP-FCE模型結(jié)構(gòu)

根據(jù)攻擊場景的設(shè)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(wù)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(yù)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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