基于贝叶斯网络的态势评估诊断模型

针对传统的水电设备诊断模型通用性差等问题,提出了基于贝叶斯网络的水电设备态势评估诊断模型.该态势评估模型根据功能分为三层结构:特征级、理解级、评估级.并将贝叶斯网络中的节点按照功能分为态势节点和事件节点,采用网络推理过程将传感器采集信息作为事件节点的证据用来更新态势节点概率,并反过来影响事件节点的概率.该诊断模型在水电设备调速系统的诊断应用中的准确率达到95.2%,证实了该模型的判决可信度.     

基于贝叶斯网络的态势估计模型研究

介绍了静态贝叶斯网络模型在态势估计中的具体应用和算法实现,重点分析了态势估计中的态势、事件关系抽象为贝叶斯网络后,态势-态势连接、事件-事件连接、态势-事件连接在贝叶斯网络中的推理过程,最终建立了态势估计的具体模型。     

基于贝叶斯网络的可信概率评估方法

针对ad-hoc现存的问题,基于贝叶斯网络提出一种ad-hoc网络中评估节点可信度的模型.根据节点在网络的属性,利用贝叶斯网络,动态地计算节点可信度,模型可以根据节点关注的属性不同,调整贝叶斯网络子节点概率分布表,从而实现灵活的可信评估策略.结合贝叶斯网络,用概率统计的方法计算节点的可信度,该方法使用贝叶斯网络计算,评估节点的当前状态在历史通信记录的基础上的可信概率.仿真结果表明,本方法能够动态反映节点可信程度,及时地发现恶意攻击.     

基于入侵检测的网络安全态势评估技术

网络安全态势感知可以对当前网络状态进行分析并对发展趋势进行预测.入侵检测系统作为态势感知中安全要素的来源,其准确性影响着网络安全的评估.攻击图可以筛选出关键节点并枚举可能的攻击路径,已成为风险评估的主要方法.因此将两者结合,提出了一种基于入侵检测的网络安全态势评估技术.首先对入侵检测系统的检测率进行了提升,然后利用攻击...     

舰艇编队电磁态势预测的动态贝叶斯网络方法

对敌舰艇编队进行电磁态势预测是我方指挥员选择电子战作战方法、制定电子战资源分配方案的基础.引入DBN算法实现电磁态势预测过程中大量不确定、不精确、不完全的知识表示与推理,在分析舰艇编队电磁攻防事件类型基础上,依据事件间因果关系构造了舰艇编队电磁态势预测DBN模型,研究了DBN的推理算法.理论分析和实验结果表明:该方法具有较高的预测准确性,能在一定程度上为指挥员电子战决策提供辅助支持.     

攻防对抗环境下的网络安全态势评估技术研究

为了弥补当前网络安全态势评估系统的不足,提出了一种基于攻防对抗环境的网络安全态势量化评估算法。该方法在深入分析影响安全态势各项因素的基础上,将传统的风险评估与网络防护状况、资产安全特性等环境因素相结合,提取出多个量化指标,按照攻击类别进行安全态势的量化评估。实验结果表明,该方法能够为安全管理人员提供更为客观、详实的态势信息,使之更为清晰地把握整个网络的安全状况。     

基于贝叶斯网络的供应扰动风险态势分析

运用贝叶斯网络对供应链中供应扰动风险的相关因素进行量化分析,得出了在供应扰动情况下以最短时间恢复正常生产是减少损失的最有效措施,而追加生产量不会大幅度降低损失.最后选择一个典型供应扰动案例,对基于贝叶斯网络的供应扰动风险态势进行算例分析,证明了模型的可行性和结论的合理性.     

基于扩散分析的网络安全威胁态势评估

针对多数态势评估方法欠缺对授权与依赖关系的考虑、无法反映间接威胁、评估结果对动态防御的指导作用不大的问题,提出了一种以威胁扩散分析为基础、以攻击意图揣测为延伸的评估方法。首先评估了攻击施加的直接威胁,及其沿着依赖关系扩散引发的间接威胁。然后探讨了多攻击并发时的非线性叠加效应。最后使用覆盖法和聚类法揣测攻击意图。实验表明,该方法能更透彻、更精准地揭示安全状况,较好地指导动态防御。     

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。     

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.     

电力信息网络安全态势评估方法

电力信息网络安全态势评估是当今网络安全领域研究中的热门领域.但现有基于神经网络的网络安全态势评估方法效率较低,且容易陷入局部最优导致评估精度不高.提出一种改进人工蜂群优化神经网络的网络安全态势评估方法.首先,通过引入混沌序列改进人工蜂群算法提高蜂群的多样性,使其具备更强大的全局搜索能力.然后,利用改进的蜂群算法代替反向...     

基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法

为了能实时准确地评估网络安全风险,提出一种基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法。该方法基于隐马尔科夫模型对目标网络进行建模,通过节点的直接风险和相关性引起的间接风险来量化节点的安全风险;考虑节点在网络中的重要性程度,结合节点安全风险,量化目标网络的整体安全风险。通过实验对所提方法进行验证。实验结果表明：该方法能够对由节点相关性和节点重要性程度所带来的网络安全风险进行量化,使得网络安全风险评估结果更加准确、可信。与传统的网络安全风险评估方法相比,该方法能够更加及时地发现网络中的异常风险变化情况,为网络安全防御策略的及时调整提供依据。     

基于贝叶斯网络的非常规突发事件灾情评估

非常规突发事件的发生往往给人民生命财产和国民经济造成巨大损失,由于传统的突发事件评估系统大多是基于历史数据或专家经验的静态系统,使得应对非常规突发事件时无法动态地有效融合多源信息,而且大量的变量和数据往往造成评估系统计算效率偏低.因此,针对以上问题,提出了基于贝叶斯网络的非常规突发事件灾情评估方法,并且通过对贝叶斯网络模型的拓扑结构进行优化进一步提高了系统的计算效率.通过简化的核电站机组外部电网震后评估算例对所述方法进行了验证.结果表明,基于贝叶斯网络的非常规突发事件评估方法具有多源信息表示、融合以及全局更新的能力,并且可以有效地提高计算效率,适用于非常规突发事件的灾情评估.
     

基于贝叶斯BWM-VIKOR法的机场运行韧性评估方法

为科学客观评估机场运行韧性,寻找提升机场运行韧性的关键指标,降低异常状况对机场日常运行的影响,本文依据非常态机场运行性能的变化过程,构建了机场运行韧性评估指标体系。并利用贝叶斯最佳-最差法(BWM)克服传统最佳-最差法受异常数据值影响较大的缺陷,确定了各韧性指标的权重;同时借助多源异构多准则折衷排序法(VIKOR)对国内某机场运行韧性进行评估算例分析;最后,基于MATLAB软件所获得的算例评估值及韧性排序结果,验证了评估模型准确性。研究结果可为机场管理部门寻找机场运行韧性提升关键节点、降低异常状况发生率及对其机场运行的扰动强度提供一定的理论支撑与决策参考。     

一种新型网络安全评估系统研究

通过对国内外现有的脆弱性评估系统的研究,综合了基于网络和基于主机的两种扫描系统的优点,提出一种改进架构的网络安全评估系统(Improved Network Security Assessm ent System,INSAS)。本系统旨在探测已知的安全漏洞,对网络主机的安全等进行有效的检查。通过实验室内网段上的扫描实验表明了INSAS在运行效率和对网络带宽的影响上,均优于现有的扫描系统。     

基于多源多层次信息融合的网络安全态势感知方法

针对网络安全态势感知范围局限、信息来源单一及准确性偏差较大的问题,提出了一个全方位整体上感知网络安全态势框架.充分考虑多信息源和多层次信息融合,从3个维度上动态生成网络当前安全状况,准确地反映网络当前安全态势,易于逆向查找异常组件.提出"3σ法则"离散化连续型随机变量方法,对建立适合处理非确定性信息融合的贝叶斯网模型有重要的理论与实践指导意义.最后,利用网络实例数据,对该模型和算法进行了验证,结果表明了该方法的正确性.     

基于密码学理论的私密信息安全风险评估方法

为了解决传统方法没有考虑针对私密信息的防控措施,得到评估结果不准确的问题,通过密码学理论研究了私密信息安全风险评估方法。在将资产-威胁-脆弱性作为核心对风险值进行计算的基础上,引入安全防控措施功能进行分析。按照相关原则,建立阶梯层次式私密信息安全风险评估指标体系,通过熵系数对各评估指标的权重进行计算。在不考虑防控措施的情况下计算风险值,通过密码学理论对私密信息安全性进行保护后风险值进行计算,将二者结合在一起,获取考虑密码学理论下防控措施后,私密信息风险值,实现私密信息安全风险评估。结果表明：所提方法可有效实现私密信息安全风险评估;所提方法风险评估结果准确合理。可见所提方法评估性能准确。     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。     

应用三角模糊矩阵博弈的网络安全评估研究

针对网络攻防双方在攻防博弈分析中无法对双方的损益情况做出准确判断的问题,将三角模糊数的概念引入到博弈模型,用三角模糊数来表示难以用精确数值表示的攻防双方各策略的损益值,并且提出了基于三角模糊矩阵的博弈算法.通过算法复杂度分析,证明了整个算法的时间复杂度可以满足网络安全评估的需求.实例表明,基于该算法生成的策略可以保证攻击者的最低收益为14.44,而对于防御系统,最优的防御是采取安装软件升级补丁的策略,这样可以大大加强主机系统的安全性.与传统的基于博弈论的安全评估方法相比,引入三角模糊概念更加符合实际应用情况,提高了评估结果的准确性和有效性.