大数据环境下基于信息融合的网络风险评估模型

发布时间：2017-09-02 19:07

  本文关键词：大数据环境下基于信息融合的网络风险评估模型

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【摘要】：大数据环境下网络风险评估具有多数据源的特点,导致传统的基于神经网络的网络风险评估模型,由于未对多元数据分类而无法实现网络风险评估,提出一种基于信息融合的大数据环境下网络风险评估模型,将检测结果汇总后获取综合攻击发生概率,选用优化的D-S证据理论方法对相关检测设备的mass函数值进行合成并完成数据源的融合,然后求出攻击发生支持概率,依据态势要素融合求出每个主机节点的网络风险态势,通过态势要素融合求出主机节点的网络风险态势,再根据每个主机节点的安全态势得出每个节点权重的融合,获取网络风险态势值,利用数据源融合、态势要素融合以及节点态势融合获取网络风险态势值,在此基础上分析网络风险评估模型。仿真实验结果表明所提方法具有很高的精度。
【作者单位】： 铜仁学院信息工程学院;
【关键词】： 大数据环境 信息融合 网络 风险评估
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 随着网络科技的逐渐发展和用户需求的不断增加,网络被越来越广泛的应用于各个领域[1,2]。由于网络安全事件不断发生,造成计算机网络面临的信息安全形势也越来越严峻[3-5]。因此,针对大数据环境下的网络安全风险评估模型和关键技术已成为相关学者研究的重点课题,受到越来越广泛

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：780332