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面向网络安全态势评估系统的态势评估算法设计

陈柳巍  
【摘要】:对于网络安全态势的研究是近年来一个新兴的网络安全研究课题,也是目前信息安全的研究热点之一。网络安全态势是对网络安全状况的一个整体反映,对于提高整个网络系统的应急响应能力、缓解大量的网络攻击所造成的危害、发现潜在恶意的入侵行为、提高系统的反击能力等具有十分重要的意义。 为了缓解越来越严重的网络安全问题,我们可以使用网络安全态势评估技术,以评估结果为指导,提前将影响网络安全的因素进行优化。对于网络安全态势的评估问题的解决,其实就是通过分析影响网络安全态势的指标,将这些指标进行量化处理之后通过一些评估算法得出一个评估等级。使用什么样的评估算法是网络安全态势研究的重点内容,因为合理的评估算法直接影响了最后评估结果的正确性。正是因为如此,本文选择了评估算法为主要的研究内容,精心研究了多种的评估算法,最终选择了支持向量机的方法来进行网络安全态势评估。本文的主要研究内容如下: 首先,对于网络安全态势评估系统进行简要的介绍,说明其原理及其基本构架。介绍总体设计思想、框架结构、工作流程以及系统的主要信息特征。 其次,根据网络安全的特点选取几种传统的评估的方法,介绍其原理,分析其特点。 然后,尝试将支持向量机技术应用于网络安全态势评估之中,选取了一种人工神经网络的评估方法应用与之作对比,采用了大量的实验数据训练模型,并用部分数据进行测试,结果表明采用SVM的方法较之其他方法效率更高,结果更为准确。 最后,对于网络安全态势的预测问题提出了新的想法,利用SVM对网络安全态势进行了预测。预测结果表明,使用SVM能较准确的预测未来一段时间内的网络安全态势。


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