网络抗入侵容忍度评估模型的设计与仿真

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为了保证网络系统在遭受攻击和人侵时依然能够正常提供基本服务.需要建立一种有效的网络抗入侵容忍度评估模型。当前模型在网络遭遇攻击和入侵后,无法从这些存在安全隐患的网络数据信息流量中区分出可疑信息和可信信息,导致评估模型误差较大。建立了一种基于自律计算和突变理论的网络抗入侵容忍度评估模型。建立了采用一个包括属性层和评估指标层的网络抗入侵容忍度评估模型,确定了评估指标。采用层次分析法构建了系统递阶层次结构和判断矩阵。利用特征根法分别对系统中各个层次包含元素的权重值进行计算和一致性检验,将模型从上到下的单层元素的
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涂健,兽医学博士,硕士生导师,安徽农业大学讲师,中国畜牧兽医学会动物病理学分会理事,中国实验动物学会专业委员会委员;主持国家自然科学基金、省自然科学基金项目,参加国家“863"计