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文檔簡介
1、隨著信息時代的來臨,計算機和通信技術(shù)得到了飛速的發(fā)展,它們對人們的生活產(chǎn)生了日益重要的影響。但與此同時,計算機網(wǎng)絡(luò)和操作系統(tǒng)本身的漏洞也越來越多的暴露在人們面前,利用計算機網(wǎng)絡(luò)的各種違法犯罪活動層出不窮,不僅造成了巨大的財產(chǎn)損失,甚至威脅到了國家整體的信息安全。因此,及時了解當前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)并預(yù)測其發(fā)展趨勢成為保障各網(wǎng)絡(luò)服務(wù)安全所急需解決的問題。為了對網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢進行預(yù)測,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)自身的特征,本文首先提出了四套相互關(guān)聯(lián),且覆蓋了整個網(wǎng)絡(luò)各個層面
2、的指標體系,它們定量描述了網(wǎng)絡(luò)各個部分的特征并通過綜合計算最終得出描述網(wǎng)絡(luò)總體狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢值。在得到對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的定量描述數(shù)據(jù)后,我們就可以通過分析該基于時間序列的數(shù)據(jù)集,對網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢進行預(yù)測。 本文主要工作包括以下幾個方面:(1)提出了一個基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測算法;(2)設(shè)計并實現(xiàn)了一個網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知與趨勢分析系統(tǒng)。 針對網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢預(yù)測,本文主要采用了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢預(yù)測方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3、是模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與功能特征的一種技術(shù)系統(tǒng)。它用大量的非線性并行處理器來模擬眾多的人腦神經(jīng)元,用處理器間錯綜靈活的連接關(guān)系來模擬人腦神經(jīng)元間的突觸行為,是一種大規(guī)模并行的非線性動態(tài)系統(tǒng)。與傳統(tǒng)預(yù)測方法相比,它具有高度的非線性運算和映像能力,能以任意精度逼近函數(shù)關(guān)系,具有很強的適應(yīng)能力,預(yù)測精度較高。我們在分析傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上,針對其不足提出了相應(yīng)的改進并將其運用到態(tài)勢預(yù)測中。 隨后,我們對系統(tǒng)進行了總體設(shè)計,其中包
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