基于D-S证据理论的网络安全态势预测方法研究

为了获取网络在未来一段时间内的安全态势状况,提出了一种基于D-S证据理论的网络安全态势预测方法.构建了基于D-S证据理论的网络安全态势预测模型,用于融合历史和当前网络安全态势对未来网络安全态势的影响,降低其中的不确定性,获得下一时刻网络处于各类安全状态的概率,避免对网络安全态势的绝对预测.通过实验验证了该方法的有效性和准确性,为网络安全态势预测提供了一种新思路.     

基于D-S证据理论的脆弱性态势数据融合方法研究

将基于D-S证据理论的融合算法应用在态势感知领域的脆弱性态势数据处理中,对网络扫描和主机扫描等多种手段得到的脆弱性数据进行融合与分析。通过对脆弱性数据进行规格化,构造概率分配及融合处理,有效利用多源数据的冗余性、互补性,实现了对多个扫描结果的综合。结果表明此方法得到的结果更加全面可靠。     

基于D-S证据理论的层次化网络安全威胁态势评估方法

基于IDS(intrusion detection system)海量报警信息和网络系统的组织结构,提出了采用自下而上、先局部后整体评估策略的层次化安全威胁态势评估模型.该方法采用D-S证据推理理论,推理服务、主机和整个网络系统的威胁级别,进而评估分析安全威胁态势.实验结果证明该方法能够定性地评估服务、主机和网络系统3个层次的安全态势,给系统管理员提供直观的安全态势分析结果.     

基于证据可信度的D-S理论协作频谱感知方法

D-S证据理论频谱感知算法中,针对当协作用户数增加时所引起的报告数据量迅速增大、带宽开销增加问题,将本地测量统计量中不确定度分配到确定信息中,减少了向融合中心发送的数据量,有效降低了带宽开销。其次,针对高冲突数据对D-S证据理论融合结果影响大的问题,通过评估每个证据的可信度,将可信度作为权重来计算加权平均证据,降低了高冲突证据对融合结果的影响。仿真结果表明,所提方法在有效降低了报告带宽开销的同时,能够减少高冲突证据对融合结果的影响。     

D-S证据理论在战术态势估计技术中的应用

态势估计是信息融合系统中的高层关键技术,其实质是对提取出来的态势要素进行觉察、理解和预测的处理过程;态势估计是数据融合处理模型的二层处理过程,它接收一层融合的结果,从中抽取出对当前战场态势尽可能准确、完备的信息,为指挥员决策提供支持;首先分析了态势估计的不确定性因果推理方法,研究了D-S证据理论用于态势估计系统的信息融合方法;重点研究了这种理论用于态势估计问题的信息传递过程,并给出实例分析;最后分析了这种理论在解决有着大量不确定信息的态势估计问题时的优点及不足。     

基于高冲突修正的D-S证据融合方法

对冲突证据使用D-S证据理论进行融合前,应确定证据之间冲突的程度。为此,基于信任度和虚假度对冲突进行衡量与修正。计算证据的信任度和虚假度,分别对其进行排序,将具有较小信任度和较大虚假度的证据判定为高冲突证据并加权修正,再使用Dempster组合规则进行证据融合。实验结果表明,该方法可以正确判断高冲突证据,避免融合结果与事实相悖的情况,同时提高收敛的速度和精度。     

D-S证据理论中冲突证据融合新方法

针对经典D-S证据理论(Dempster-Shafer Theory)在合成高度冲突证据时得到与直观结果相悖的问题,提出一种新的冲突证据融合方法。该方法综合了修改原始证据源和改进Dempster合成规则两类方法的优点,通过引入冲突因子和证据间一致性系数等概念定义两证据间的相关度。实验结果表明,该方法与其他方法相比能客观反映证据的可信度,融合结果也更符合实际情形。     

基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法研究

针对基于D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法在认知节点的感知信息存在较大冲突时会产生与实际情况相悖结果的问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法。改进算法采用一种新的加权平均方法平均各个证据,比算术平均法更多地降低了异常证据的影响,同时通过计算证据到平均证据的距离来计算证据权值,解决了权值计算复杂度问题。实验结果表明,在认知节点的感知信息存在严重冲突时,改进算法可有效提高认知无线电频谱感知系统的感知性能。     

网络安全态势感知研究综述

随着科学技术的发展,网络规模在不断的扩大,复杂性也在逐渐的增强,面临的网络安全问题也越来越严峻。传统的网络安全技术已经无法满足网络快速发展的需要,无法全面的防御网络攻击行为,必须对新的网络安全技术进行大力研究和开发。网络安全态势感知能够对影响网络安全的因素进行量化分析,为保障网络安全提供重要的依据,因此,对网络安全态势感知进行研究意义重大。本文将在网络安全态势感知概念模型的基础上,对网络安全态势感知的相关研究进行探讨。     

基于D-S证据理论的振动目标识别研究

提出了一种基于D-S证据理论对数据进行融合处理的方法.通过采用多个地振动传感器对人、车辆等目标发出的振动信号进行采集,然后对传感嚣采集到的地振动信号进行处理,解决目标识别问题并提高目标的识别率,实验结果表明文中提出的方法是有效的.     

基于D-S证据理论的信息融合算法

针对现有D-S证据理论算法在信息融合应用中缺乏系统性的问题,提出了一种基于D-S证据理论的层次式融合算法。该算法模型采用多维属性信息的分域、层次融合方式,利用初始信息确定高层融合所需的概率分布的近似算法对数据进行融合处理,并对于可能存在的证据冲突问题,给出了算法的修正。仿真结果表明,该算法收敛速度快,准确度高,在低虚警率下具有较好的检测率。     

加权平均法解决证据理论中的失效问题

D-S证据理论是一种重要的处理不确定性问题的方法。但是,证据合成规则在处理冲突证据时产生的失效问题,影响了证据理论的应用。针对证据失效问题,国内外的各种改进方法主要分为对融合公式的改进和对融合模型的改进两个方向。本文在Murphy规则和邓勇方法的基础上提出了一种新的对证据本身进行加权平均,然后融合的方法来解决冲突问题。     

基于D-S理论的多源信息融合冲突问题处理方法

D-S理论在不确定性的表示、量测和组合方面的优势,使得它在多源信息融合领域得到广泛应用。对于证据源本身的优先级别、可靠性及重要性,Dempster组合规则没有给予考虑,使其在证据推理过程中会产生与直觉相悖的结论。在多源信息融合处理中,针对基于D-S理论融合产生的冲突问题,进行了全面分析和总结,归纳为三个方面的问题:一般冲突问题、“一票否决”问题及“鲁棒性”问题;对其相应的解决方法进行分析,指出各自的优缺点。最后,指出解决冲突问题的方法存在的问题及未来研究方向。     

基于D-S证据理论的目标识别融合应用

基于D-S证据理论的目标识别融合系统,可以充分发挥多传感器信息的优势,提高目标识别结果的准确性.本文结合工程实践,分析地面目标融合识别过程中经典D-S证据理论方法处理数据出现的问题,发现使用D-S证据理论对于高冲突证据融合结果准确性较低.因此提出一种基于D-S证据理论的改进数据融合方法,将冲突因子与支持度标准偏差的相反数相乘,再与所有证据和乘积的正交相加,然后减去证据的基本概率的最大差.如果证据的冲突越大,这种方法的优势就越明显.如果证据中不存在冲突,则融合结果与原始D-S证据理论的项目一致.实验的比较数据表明,改进的信息融合方法对于改进解决冲突问题必不可少,并且是有效的.     

网络态势感知系统研究综述

开展网络态势感知系统NSAS（Network Situation Awareness System，也称Cyberspace Situation Awareness System）的研究，对于提高我国网络系统的应急响应能力，缓解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。本文首先给出了态势感知的概念及发展NSAS的必要性；其次介绍了网络态势感知的概念，并对相关概念以及NSAS与IDS（Intrusion Detection System）的区别与联系进行了讨论，详细综述了国内外NSAS的研究现状。以此为基础提出了NSAS的框架．并着重对相关的关键技术与难点问题进行了论述。最后给出了NSAS今后的发展方向。     

基于 D-S证据理论的网络异常检测方法

网络异常检测技术是入侵检测领域研究的热点内容,但由于存在着误报率较高、检测攻击范围不够全面、检测效率不能满足高速网络实时检测需求等问题,并未在实际环境中得以大规模应用.基于D-S证据理论,提出了一种网络异常检测方法,能够融合多个特征对网络流量进行综合评判,有效地降低了误报率和漏报率,并引入自适应机制,以保证在实时动态变化的网络中的检测准确度.另外,选取计算代价小的特征以及高效的融合规则,保证了算法的性能满足高速检测的要求.该方法已实现为网络入侵检测原型系统中的异常检测模块.通过DARPA 1999年IDS基准评测数据的实验评测表明,该方法在低误报率的前提下,达到了69%的良好检测率,这一结果优于DARPA 1999年入侵检测系统评测优胜者EMERALD的50%检测率和同期的一些相关研究成果.     

基于D-S证据理论的飞机火警系统研究

研究准确识别飞机火警系统,由于飞机火灾火势猛,突发性强,飞机火警系统误报率较高.为提高识别火警准确率,提出一种D-S证据理论的数据融合方案.对机舱内燃烧时的温度、烟雾浓度、光亮度等火情特征参量进行判断,分析特征参量的内在特性和常见的火情信息处理流程.采用多传感器多周期的时空融合方法对火情信息进行识别,得出火灾的四种不同状态类型:明火、阴燃火、无火灾、无法识别,并进行仿真,结果表明,根据D-S理论进行数据融合结果对火警识别具有较高的准确度和可信性,为设计提供了依据.     

D-S证据理论修正模型的探讨

论文针对D-S证据理论,分析了Dempster的修正模型在证据高度冲突方面的缺陷,提出了一种新的基于D-S证据理论的合成规则。实验结果也表明,这种新的合成规则不但比较好地综合保留了修正模型的优点,又避免其不足,取得了更加合理的效果。     

D-S证据理论在决策支持系统中的应用

D-S证据理论提供了一种解决多数据源不确定信息推理和融合的有效方法。证据理论能够对各自独立的证据加以综合给出一致性结果,并能处理具有模糊和不确定信息的合成问题,最终达到信息互补。与其他推理方法相比更符合人类思维决策过程。为此,提出一种基于D-S证据理论的灾害决策支持方法,并根据试验结果验证了该方法的有效性和可行性。