10.3778/j.issn.1002-8331.1304-0133
一种自动优化CVSSv2.0漏洞指标的评估方法
针对CVSS v2.0主观性强、操作性差,建立自动化评估模型困难的问题,提出在CVSS v2.0评估体系的基础上,改进其评价指标体系,把评价指标分为主客观两类;使用BP神经网络自学习原理再次优化评价因子;并建立基于BP神经网络的自动化评估模型,快速地对输入指标的特征做逼近实效的量化。通过MATLAB仿真验证了该方法的有效性、准确性与可行性。
通用漏洞评估系统(CVSS)、指标量化、反向传播(BP)神经网络、评估模型、MATLAB
TP393.08(计算技术、计算机技术)
2015-01-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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