大数据环境下入侵风险评估优化模型仿真分析

发布时间：2017-08-19 14:26

  本文关键词：大数据环境下入侵风险评估优化模型仿真分析

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【摘要】：针对大数据环境下的数据信息进行入侵风险评估问题。由于大数据信息环境下的数据具有动态波动的特性,使得存在大量多元数据。传统的评估方法,主要通过提取数据特征进行分类,再分别进行评估,忽略了多元数据的特征对分类产生的影响,导致评估不准确的,效率差的问题。提出改进的逆向云生成算法的大数据信息环境下的入侵风险评估建模方法。对大数据信息环境下系统的入侵危险进行感知,提取大数据信息环境下系统的正常状态云,利用逆向云生成算法获取该云的数字特征,计算被监视时刻的大数据信息环境下系统变量采样值,将计算出的采样值与正常状态云的数字特征相匹配,以匹配后的结果为依据融合抗体浓度模型进行大数据信息环境下网络入侵风险的实时评估。仿真结果表明,采用改进方法对入侵风险评估进行建模精确度高。
【作者单位】： 西北大学经济管理学院;
【关键词】： 大数据信息环境 入侵风险评估 云模型
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言在国内,随着网络、通信、云计算等信息技术水平的不断提升,数据信息开始呈现出大规模的增长趋势,与此同时网络安全问题也成为了该领域亟待解决的主要问题[1-3]。通过建立入侵风险评估模型可以判断出网络遭受入侵的危险程度,保障大数据信息的安全,从根本上解决了这一问题,

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本文编号：701224