基于粗糙集神经网络的网络安全态势评估方法

为克服多源数据融合中存在信息高维、冗余和噪音等大量不确定性因素给网络安全态势评估带来的复杂影响,提出一种基于粗糙集神经网络的网络安全态势评估方法。该方法既利用粗糙集理论在机械学习、处理冗余信息和特征提取等方面的能力,又结合神经网络处理噪音和任意逼近能力构造出由指标层、离散层、规则层、决策层组成的态势评估模型,并与BP神经网络方法进行对比研究。仿真实验结果表明,所提方法偏差较少,更能客观、准确地分析网络安全状况。     

基于灰色理论的网络安全态势预测方法

为了有效地预测网络安全态势,在态势因子和灰色理论的基础上,提出了将灰色GM(1,1)和GM(1,N)模型相结合来预测网络安全态势的方法。首先筛选态势因子,再利用模型GM(1,1)对态势因子的变化进行预测,得到N个态势因子变化函数,最后利用这些函数和模型GM(1,N)对网络安全态势进行预测。将灰色GM(1,1)模型、神经网络模型和本文方法对网络安全态势进行预测,实验结果表明,本方法能够更准确地预测网络安全态势。