基于神经网络的安全风险概率预测模型

被引：8

作者：

刘芳 ^{[1
]}

蔡志平 ^{[1
]}

肖侬 ^{[1
]}

王志英 ^{[1
]}

陈勇 ^{[2
]}

机构：

[1] 国防科技大学计算机学院

[2] 都柏林大学圣三一学院计算机系

来源：

计算机科学 | 2008年 / 35卷 / 12期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

网络安全; 风险概率; 预测模型; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP309 [安全保密]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081201 ; 0839 ; 1402 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

网络安全风险概率预测对分布式网络环境及其内在的不确定事件进行动态分析和评价,是构建网络安全保障体系的重要环节。深入研究网络态势感知中的特征提取、聚类分析、相似性度量和预测方法,提出了一种基于神经网络的安全风险概率预测模型。采用入侵检测数据进行了实例验证,仿真实验结果验证了风险预测方法的可行性与有效性。

引用

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页数：6

共 9 条

[1] 用于评估网络信息系统的风险传播模型 [J].