基于G-K算法的网络安全态势预测模型

摘要：

针对普通Kalman算法在网络安全态势预测中对初始数据的依赖性较高,且预测精度不够高的问题,本文提出了一种基于G-K算法的网络安全态势预测模型.首先利用灰关联熵分析方法选出影响网络安全态势的关键因素,然后结合关键因素建立网络安全态势的多元关系模型,最后选用KDD-cup99的部分数据作为实验数据源对改进算法进行实例仿真.结果表明,G-K算法能够快速跟踪网络安全态势的变化趋势,预测精度优于普通Kalman算法.

关键词：G-K算法、网络安全、态势预测、屋面优化、灰关联熵分析、关键因素分析

所属期刊栏目：33

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：216-219