【摘 要】
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提出了一种基于粗糙集和D-S(Dempster-Shafer)证据理论的云网络风险评估方法。该方法把云网络中针对虚拟机的网络攻击行为作为安全要素,首先,构建云网络风险系统,根据属性依
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2013JQ9007);西安工程大学博士科研启动基金资助项目(BS1121)
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提出了一种基于粗糙集和D-S(Dempster-Shafer)证据理论的云网络风险评估方法。该方法把云网络中针对虚拟机的网络攻击行为作为安全要素,首先,构建云网络风险系统,根据属性依赖度对云网络风险系统进行分解;其次,利用属性重要度对这些子风险系统进行约简;再次,利用粗糙集与D-S证据理论之间的联系,计算各个子风险系统的基本信任分配函数;最后,通过D-S证据理论的合成规则对多个证据进行合成,得到云网络所处安全状态的概率,从而评估云网络的风险。通过实例验证量化网络攻击行为对虚拟机层和物理机层的影响,结果表明,所提出的方法可以实现云网络风险评估。
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