一种基于马尔科夫模型的网络安全风险实时分析方法

发布时间：2018-04-01 00:13

本文选题：安全风险预测　切入点：马尔科夫　出处：《计算机科学》2016年S2期

【摘要】：针对网络风险实时分析的迫切需求,研究并设计了适用于实时风险概率预测的马尔科夫时变模型,提出了一种网络安全实时风险概率预测方法。该方法鲁棒性较强,能够反应波动数据变化规律,起到了进行实时风险分析的作用。用DRAPA2000数据集进行了仿真,结果表明该方法具有较高的实时性和准确性。
[Abstract]:In order to meet the urgent need of real-time network risk analysis, a Markov time-varying model suitable for real-time risk probability prediction is studied and designed, and a network security real-time risk probability prediction method is proposed, which is robust. It can respond to the variation of fluctuating data and play the role of real-time risk analysis. The simulation with DRAPA2000 dataset shows that this method has high real-time and accuracy.
【作者单位】：南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(30916015104) 中兴通讯产学研合作论坛合作项目:基于马尔可夫时变模型的流量数据挖掘技术研究(2016ZTE04-11)资助
【分类号】：TP393.08

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