基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络安全态势评估

为了提高网络安全态势评估的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化算法的网络安全态势评估模型.通过分析参数对最小二乘支持向量机性能的影响,并采用粒子群优化算法选择模型参数,建立网络安全态势评估模型,最后采用仿真对比实验测试模型的有效性和优越性.结果表明,本文模型获得理想的网络安全态势评估结果,可以为网络管理人员提供有价值的参考信息.     

基于有向通信网络的链路重要性评价方法

为了方便分析有向通信网络的链路重要性,提出一种基于有向通信网络的链路重要性评价方法.该方法首先利用每条子链路的传输概率计算出各链路的信息量,并且将其作为链路权重值;然后利用提出的链路计算方法,寻找出初始节点与目的节点全部传输路由,将每条链路中的子链路分别进行对应的加权后求和得到各链路总权重值,并将总权重值取倒数得到链路的评估系数,依据所定义的链路重要性,通过每条链路的评估系数对链路进行重要性评价.计算实例表明,该方法能有效地对通信网络链路的重要性进行评价,具有一定的有效性和实用性.     

网络安全态势感知框架及随机森林评估模型

针对传统网络安全态势感知评估过多依赖专家经验的问题,提出一种基于随机森林的多层次网络安全态势感知(Cyber Security Situational Awareness,CSSA)框架评估模型.首先将CSSA的过程与安全数据生命周期进行对齐,并分析CSSA的需求,提出CSSA多层次分析框架,然后采用随机森林算法,构建CSSA评估模型,该模型基于多个分类器组合的思想,由决策树构成,每棵树依赖于独立样本,以及森林中所有树的随机向量分布相同的值.在进行分类时,每棵树投票并返回票数最多的类,这使得网络安全态势评估更为客观和准确.实验表明,与贝叶斯网络相比,此模型可以更快速、更准确地评估当前的网络安全情况.     

基于信息融合的网络安全态势感知模型

在分析已有的安全态势评估和预测方法的基础上,提出了基于信息融合的网络安全态势感知模型.该模型采用D-S证据理论对多源网络安全数据进行融合,计算漏洞、服务、主机、网络的安全态势值.同时根据历史安全态势评估结果,利用支持向量回归理论对未来态势进行预测.相比已有的安全态势评估和预测方法,该模型的结构更加完整,结果更为准确有效.     

基于BP神经网络的网络安全态势评估研究

随着网络攻击行为事件的频繁发生,互联网安全受到了人们的持续关注,人们对于网络安全日益重视。网络安全态势感知评估模型可以提升评估网络安全性能,并提升网络安全预警精确性。通过分析当前网络安全情况,设计了攻击指标因子来全面的反应网络攻击行为。此外了更好地解决收敛速度较低,训练效率差等问题,应用遗传算法来优化BP神经网络训练过程权值,提升了训练效率,并基于优化后的BP神经网络构建了网络态势评估模型指标体系,实时统计监控分析网络安全状态。实验结果表明文章提出的基于BP神经网络安全态势评估模型中具备较好的训练集以及收敛速度,评估效率也更符合预期值。     

基于改进人工鱼群算法优化SVR的预测模型

为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析。结果表明:文中提出的改进AFSA优化SVM模型性能优于其他比照模型,具有较高的预测精度,对网络安全态势值预测具有较好的效果。     

基于多源融合的网络安全态势感知模型

为解决多阶段网络安全态势感知的多源融合与态势评估问题,建立了基于多源融合的网络安全态势感知模型。以模型为指导,利用粒子群算法实现D-S证据融合中的权值寻优,降低融合的不确定性。结合对威胁因子和威胁等级函数关系的推演,提出了面向攻击轨迹的层次化态势评估方法,实现攻击阶段、攻击轨迹和网络3个层次的威胁评估。仿真实验表明,提出的模型和方法是有效的和准确的,能够感知网络安全态势动态演化情况,为监控和管理网络提供了新的方法和手段。     

基于Renyi交叉熵与CVSS的网络安全态势评估模型

网络安全态势评估对于保证网络的可靠运行具有非常重要意义,是一种重要的网络监管手段.本文提出一种基于网络流量评估、威胁评估、和漏洞评估三个模块的网络安全态势评估模型,弥补单一考虑网络某一方面因素的方式从而导致网络安全态势的评估不够全面的问题.本文介绍了如何部署该网络框架,并如何应用此网络框架实时地反应网络安全态势.通过与其他算法进行对比,结果表明该方法可以准确、合理地反应网络安全态势.     

基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识

针对火灾信号特征参数的模糊特性,采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的参数进行优化,建立基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识模型.研究结果表明:基于混沌量子遗传算法的模糊最小二乘支持向量机火灾辨识模型相对误差为1.1％,具有较高的辨识精度;火灾信号辨识性能指标即O2质量分数减少值权重γ1、H2质量分数权重γ2、烟气质量分数权重γ3、温度权重γ4和CO质量分数权重γ5满足:γ3＞γ4＞γ5＞γ1＞γ2.     

基于战场态势变权的空中集群威胁评估

以联合空中作战为背景,提出了一种基于战场态势变权的空中集群威胁评估方法。首先建立了空中集群的威胁评估指标体系,根据离散信源与武器装备的相似原理构造了基于层次聚合的威胁指标量化模型;采用层次分析法和熵权法得到主客观权重,博弈组合得到常权权重,引入变权理论确定变权权重,使指标权重能够反映战场态势的特点和变化;然后针对传统多属性决策方法没有考虑决策者心理因素以及灰色关联分析和TOPSIS法评估结果不一致的问题,构建了基于后悔理论的灰色TOPSIS威胁评估模型,通过计算综合贴近度得到最终威胁评估结果,仿真实验证明该方法可靠有效。     

网络安全态势感知综述

网络安全事关国家安全和经济社会稳定,网络安全态势感知作为一种高效智能的新时代网络安全防护体系,正在得到中外学者的高度关注和广泛研究。从态势感知的发展历程和相关概念出发,对网络安全态势感知的现有研究进行了梳理与对比,根据一种基于数据融合的网络安全态势感知框架,总结分析了网络安全态势提取、网络安全态势评估、网络安全态势预测3个层面的主要技术优缺点,并据此对其未来发展方向进行了分析与展望。     

许昌市商业型健身俱乐部运行现状探究

为了更好地了解许昌市商业型健身俱乐部的运行现状,运用问卷调查和数理统计等方法,对许昌市四家商业型健身俱乐部的基本现状、经营管理者基本情况、健身指导员基本情况和健身消费者基本情况四个层面进行了调查研究.研究结果表明：许昌市商业型健身场馆的经营现状不容乐观,场馆运营缺乏专门人才、健身指导员以及有效的营销手段.建议健身俱乐部增加丰富新颖的运动项目,提高管理者及教练员的自身业务水平,满足不同人群的健身需求.     

面向流域防洪安全的态势图谱构建及可视化方法

为充分利用防洪安全领域积累的监测数据,准确理解防洪安全态势,形成科学的综合决策,通过融合态势感知相关理论,提出面向流域防洪安全的态势图谱构建及可视化方法。从时空对象的特征、关系和行为入手,结合态势理论本体方法,针对流域防洪安全问题,厘清了相关的态势感知概念,构建了防洪态势指标体系,提出了态势图谱建模及可视化方法,并介绍了该理论在丹江口库区的应用,对态势感知理论在防洪安全等领域的应用具有借鉴意义。     

增强档案意识 提高高校档案管理水平

分析了档案意识缺位的原因和表现,并针对档案意识缺位提出了改进的对策和方法.     

海战场环境对赛博空间态势感知的影响及对策分析

赛博战的指向是信息,目的是获取并维持己方信息控制的主动权,同时置敌方于信息劣势。赛博空间态势感知是赛博战的重要组成部分,为赛博战提供决策和作战依据。过硬的海战场赛博空间态势感知能力是打赢海上赛博战的重要前提条件。文中首先探讨了赛博概念下海战场环境的组成和特点,然后分别分析了海上自然环境、战略环境和信息环境对赛博空间态势感知的影响,最后有针对性地提出了减弱、消除这些不利影响的对策建议。     

我国金融压力运行态势分析与展望

本文依据有代表性的银行部门、证券部门、外汇部门和保险部门金融指标的结构化特点,构建具有时效性的金融压力指数以识别中国金融体系的压力状况;运用马尔可夫区制转移模型（MS—VAR）研究2002年1月至2012年8月我国金融行体系压力的区制特征。研究表明,中国金融系统压力状态在不同年份的区别较大,金融压力上升、下降趋势明显,具有明显的两区制波动特征。金融压力与宏观经济之间的负相关关系较高,并且近年来两者之间的负相关关系呈增大趋势。虽然2012年下半年以来我国金融压力指数呈上升趋势,但金融压力仍以较大概率在低压力区制状态下运行,我国金融运行环境整体良好。     

基于抗体浓度的网络安全态势感知模型

提出了一个基于抗体浓度的网络安全态势实时定量感知模型.给出了模型中抗原、抗体、抗体浓度等概念的定义及其形式化表示,论述了模型的体系架构和工作原理,并与相关技术进行了综合对比.理论分析和实验结果表明该模型是有效的,且具有实时性好、自适应能力强等优点,为实时、定量感知计算机网络与信息系统的安全风险提供了一种新思路.     

AlphaGo的突破与兵棋推演的挑战

 概述了AlphaGo的原理、方法创新、技术突破和在认识论上的意义。分析了兵棋推演面临的瓶颈,指出了作战智能态势认知是亟需突破的关键环节。提出了解决作战态势智能认知的实现途径。展望了"人机智能"为兵棋推演带来的新机遇。     

一种基于GSA SVM网络安全态势预测模型

针对支持向量机的参数选择问题,结合引力搜索算法(GSA)需要设置的参数少以及全局优化能力强的特点,提出了一种GSA优化SVM参数的网络安全态势预测模型(GSA-SVM)。首先把SVM的参数视作在空间中的物体,并将SVM在该参数下预测产生的预测值和实际值之间的均方误差mse作为目标优化函数,然后GSA通过模拟万有引力规律影响下物体的运动规律不断变化参数,最终找到SVM最优参数。最后根据最优参数建立网络安全态势预测模型。在Matlab平台采用MIT Lincoln实验室提供的DARPA1999数据集进行仿真测试,仿真结果表明:相对于其它预测算法,GSA-SVM提高了网络安全态势预测的准确度,加快了网络安全态势预测的速度,为网络安全态势预测提供了一种新的解决途径。     

“设置数学情境—提出数学问题”教学探索

数学问题是数学创新的基础 ,数学情境是提出数学问题的条件。“设置数学情境—提出数学问题”教学实验研究旨在学生中建立数学问题意识 ,提高提出数学问题能力 ,加强解决数学问题能力 ,从而把创新教育落实在数学学科教育中。本研究提倡 :采用“创设数学情境—提出数学问题—解决数学问题—注重数学应用”的数学教学基本模式 ;以启发式为中心的灵活多样的教学方法 ;以探究式为中心的自主与合作学习方式。