最优化权值的网络系统风险组合评价模型

摘要：

网络系统风险受众多因素影响,具有较强的时变性和非线性变化的特点,导致单一模型无法全面描述网络系统风险变化的特点.传统组合模型根据网络系统风险评价确定模型的权值,无法准确描述每一个模型对网络系统风险最终评价结果的贡献,使得网络系统风险评价的准确性差.为了改善网络系统风险评价的效果,文中设计了最优化权值的网络系统风险组合评价模型.首先利用不同模型从不同角度对网络系统风险进行评价,以得到单一模型的预测结果;然后将单一模型的网络系统风险评价结果作为证据体,根据改进证据理论对证据体进行融合,得到网络系统风险的最终评价;最后将提出的方法与其他网络系统风险评价进行了对比测试.测试结果表明,所提模型可以准确地对网络系统风险进行评价,能够反映网络系统风险的变化特点,获得更加理想的网络系统风险评价结果,且评价精度要明显优于其他网络系统风险评价模型.

关键词：网络安全、变化态势、证据体、评价模型、神经网络、支持向量机

所属期刊栏目：46

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61370230

在线出版日期：2019-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：148-152