大数据环境下基于信息融合的网络风险评估模型

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。

关键词：大数据环境、信息融合、网络、风险评估

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：220-223