【摘 要】
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以解决当前网络抗攻击频率预测方法中存在的预测准确性差、能耗高的问题为目的,提出基于贝叶斯理论的稳态网络抗攻击频率预测方法。将网络攻击报警数据划分为以攻击报警的数据名称为特征、以攻击目的 IP地址为特征、以攻击时间间隔为特征的三个类别。分别计算两个攻击报警事件间名称的相似隶属函数值、攻击目的 IP地址的相似隶属函数值、攻击时间间隔相似隶属函数值,并获取两个攻击报警事件间的总相似隶属度函数值,完成攻击
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以解决当前网络抗攻击频率预测方法中存在的预测准确性差、能耗高的问题为目的,提出基于贝叶斯理论的稳态网络抗攻击频率预测方法。将网络攻击报警数据划分为以攻击报警的数据名称为特征、以攻击目的 IP地址为特征、以攻击时间间隔为特征的三个类别。分别计算两个攻击报警事件间名称的相似隶属函数值、攻击目的 IP地址的相似隶属函数值、攻击时间间隔相似隶属函数值,并获取两个攻击报警事件间的总相似隶属度函数值,完成攻击报警数据聚合。将攻击报警聚合代入攻击证据计算中,并将攻击证据当作节点,组建贝叶斯网络蓄意攻击图。利用攻击
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