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摘要:
针对网络安全威胁问题,将人工智能理论和相关技术与网络安全态势评估相融合,提出一种以细化变量进行分组的贝叶斯网络作为基础研究的网络安全态势评估方法.该算法可以有效减少变量数量,缩短产生贝叶斯网络的程序运行时间,并通过相关实验验证了有效地减少变量数量对最终的结果并没有产生过多影响.用本算法对大量网络实际运行数据进行测试,结果表明该方法能够很好地区分不同的网络安全威胁,从而能够有效评估网络安全态势.
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文献信息
篇名 基于变量分组贝叶斯网络的安全态势评估方法
来源期刊 微型机与应用 学科 工学
关键词 贝叶斯网络 网络安全 态势评估 结构学习
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 网络与通信
研究方向 页码范围 60-62,66
页数 4页 分类号 TP18
字数 2464字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王雪 辽宁大学信息化中心 35 85 5.0 8.0
2 董博 辽宁大学计算中心 18 63 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯网络
网络安全
态势评估
结构学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
出版文献量(篇)
10909
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