基于改进蚁群算法的网络风险分析与防御加固技术

在互联网快速发展的时代，针对高价值目标的网络攻击案例愈发增多，近些年来企业和政府对于网络安全保障的工作持续发力，各大技术公司也在不断寻求更有效的风险评估解决方案。攻击树模型是现代网络安全评估的重要手段，状态攻击图涵盖了攻击路径的总和，更适用于小规模的攻击网络，但对于愈加复杂的大规模网络除了攻击图的构建优化和路径筛选，最小关键集的计算和搜索性能对网络安全风险评估也起到了重要的作用。在蚁群算法的基础上采用基于动态要素更新和自适应遗传算法对一般蚁群算法进行优化，整体搜索性能提高了9.11%。结果表明：改进后的蚁群算法在关键集求解上性能得到了大幅度提高，在攻击路径量级较高的大规模网络下优势更为明显。