【摘 要】
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大数据环境下网络风险评估具有多数据源的特点,导致传统的基于神经网络的网络风险评估模型,由于未对多元数据分类而无法实现网络风险评估,提出一种基于信息融合的大数据环境
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大数据环境下网络风险评估具有多数据源的特点,导致传统的基于神经网络的网络风险评估模型,由于未对多元数据分类而无法实现网络风险评估,提出一种基于信息融合的大数据环境下网络风险评估模型,将检测结果汇总后获取综合攻击发生概率,选用优化的D-S证据理论方法对相关检测设备的mass函数值进行合成并完成数据源的融合,然后求出攻击发生支持概率,依据态势要素融合求出每个主机节点的网络风险态势,通过态势要素融合求出主机节点的网络风险态势,再根据每个主机节点的安全态势得出每个节点权重的融合,获取网络风险态势值,利用数据源融合
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