大规模网络入侵下病毒扩散方向预测模型仿真

发布时间：2018-06-11 23:02

  本文选题：大规模网络入侵 + 病毒扩散　； 参考：《计算机仿真》2016年12期

【摘要】：在对网络入侵优化检测的研究中,由于大规模网络入侵下的病毒扩散方向呈现较强的多样性,扩散特征很多,需要大规模采集入侵特征才能预测出网络入侵病毒扩散方向,预测过程耗时,效率低。提出基于概论推理的大规模网络入侵下的病毒扩散方向预测建模方法。上述方法先融合于模糊推理对采集的网络病毒扩散方向特征进行模糊化分类处理,并选取概率较大网络入侵下的病毒扩散方向特征,并利用概率推理方法推理出网络入侵病毒从一个方向扩散到另一个方向的状态转移概率值,并组建大规模网络入侵下的病毒扩散方向预测模型。仿真证明,概论推理的大规模网络入侵下的病毒扩散方向预测建模可以提升网络入侵检测的精确度。
[Abstract]:In the research of network intrusion optimization detection, because of the strong diversity of the virus diffusion direction under large-scale network intrusion, there are many diffusion characteristics, so it needs large-scale acquisition of intrusion characteristics to predict the network intrusion virus diffusion direction. The prediction process is time-consuming and inefficient. A method for predicting the direction of virus diffusion in large-scale network intrusion based on general reasoning is proposed. Firstly, the method is combined with fuzzy reasoning to classify the collected network virus diffusion direction feature, and select the virus diffusion direction feature under the high probability of network invasion. The probability of network intrusion virus spreading from one direction to another direction is deduced by using probabilistic reasoning method, and the prediction model of virus diffusion direction under large-scale network intrusion is established. Simulation results show that the predictive modeling of virus diffusion direction under large-scale network intrusion based on general reasoning can improve the accuracy of network intrusion detection.
【作者单位】： 北京联合大学电子信息技术实验实训基地;
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2007029