基于贝叶斯网络的威胁识别

被引：10

作者：

王朔 ^{[1
]}

周少平 ^{[2
]}

黄教民 ^{[3
]}

机构：

[1] 国防科学技术大学机电工程与自动化学院

[2] 国防科学技术大学系统工程研究所

[3] 国防科学技术大学继续教育学院

来源：

计算机工程与设计 | 2006年 / 18期

关键词：

贝叶斯网络; 威胁识别; 不确定性; 概率理论; 推理;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2006.18.040

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

对威胁进行准确识别是威胁评估的重要内容之一,它涉及到许多不确定性因素。贝叶斯网络是处理不确定性知识的有效工具。根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法。首先简单介绍了贝叶斯网络及其优点,然后根据一个具体的实例,建立了威胁识别的贝叶斯网络模型,并阐述了贝叶斯网络用于威胁识别的推理流程。通过对实例的计算结果表明,利用贝叶斯网络能够准确识别威胁,并能有效地处理不确定性信息。

引用

页码：3442 / 3443+3446 +3446

页数：3