基于贝叶斯方法的网络安全态势感知模型

• 作者: 丁华东 段然 许华虎 陈帆
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全态势感知 态势指标 贝叶斯网络 分级模型 数据融合
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 网络空间安全
• 页码范围: 130-135
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 5529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0055219

摘要

为全面、准确地分析既定网络的安全态势并给出态势等级评定,提出一种基于贝叶斯方法的网络安全态势感知混合模型.对既定网络环境中收集到的态势指标数据进行离散化预处理,利用不同的评价方法建立相应的态势指标分级模型,并将分级模型底层的态势影响指标通过贝叶斯网络模型逐层向上融合至态势层,得到最终评价指标进行网络态势评定.实验结果表明,该模型满足实际应用要求,评估结果准确、有效,能够提高网络环境的稳定性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁华东	上海大学计算机工程与科学学院	82	605	13.0	22.0
2	许华虎	上海大学计算机工程与科学学院	47	391	10.0	18.0
3	陈帆	上海大学计算机工程与科学学院	3	0	0.0	0.0
4	段然	上海大学计算机工程与科学学院	1	0	0.0	0.0