【摘 要】
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为了满足网络安全态势预测的实时性以及提高安全态势的预测精度,提出一种大数据环境下的网络安全态势预测模型。首先根据网络安全态势的时变性和非线性,采用极限学习机对其进
【机 构】
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江苏海洋大学计算机工程学院,江苏第二师范学院数学与信息技术学院
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为了满足网络安全态势预测的实时性以及提高安全态势的预测精度,提出一种大数据环境下的网络安全态势预测模型。首先根据网络安全态势的时变性和非线性,采用极限学习机对其进行在线建模;然后利用Map/Reduce编程框架对网络安全态势预测模型进行并行化处理,最后采用Honeynet数据集对其性能进行对比分析。结果表明,本文模型不仅大幅度缩短了网络安全态势的训练时间,而且可以准确描述网络安全态势变化趋势,可以满足网络安全态势预测的实际应用要求。
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