一种网络安全态势自适应预测模型

发布时间：2021-03-21 10:17

　　针对传统网络安全态势预测模型预测精度较低的不足,提出一种网络安全态势自适应预测模型。首先,提取警报要素并利用熵关联法计算得到网络安全态势的时间序列;然后,将该序列作为滑动自适应三次指数平滑法的输入,并生成安全态势初始预测值序列;最后,基于误差状态通过时变加权马尔科夫链预测误差,并修正初始预测值。实验结果表明,自适应预测模型相比其他模型具有较好的预测精度。 

【文章来源】：西安电子科技大学学报. 2020,47(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

网络安全态势自适应预测模型图

(2）若k+1>L，则当新的安全态势值加入序列时滑动窗口向前移动一个单位，基于新窗口内序列值预测第m+1周期的安全态势值。3.2 自适应三次指数平滑模型

5.2 滑动窗口宽度的选取不同滑动窗口宽度L内的网络安全态势值序列长度不同，将影响滑动自适应三次指数平滑模型中静态平滑系数α取值，并导致初步预测结果精度不同。笔者通过选取滑动窗口宽度以在修正预测值前生成精度较高的预测值序列，减小预测值修正子模块的负担。在实验中，设定L=5,10,15，所产生的网络安全态势预测值与实际值对比如图3所示。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3092695