本文選題：大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)入侵 + 病毒擴(kuò)散��； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2016年12期

【摘要】：在對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵優(yōu)化檢測(cè)的研究中,由于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)入侵下的病毒擴(kuò)散方向呈現(xiàn)較強(qiáng)的多樣性,擴(kuò)散特征很多,需要大規(guī)模采集入侵特征才能預(yù)測(cè)出網(wǎng)絡(luò)入侵病毒擴(kuò)散方向,預(yù)測(cè)過程耗時(shí),效率低。提出基于概論推理的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)入侵下的病毒擴(kuò)散方向預(yù)測(cè)建模方法。上述方法先融合于模糊推理對(duì)采集的網(wǎng)絡(luò)病毒擴(kuò)散方向特征進(jìn)行模糊化分類處理,并選取概率較大網(wǎng)絡(luò)入侵下的病毒擴(kuò)散方向特征,并利用概率推理方法推理出網(wǎng)絡(luò)入侵病毒從一個(gè)方向擴(kuò)散到另一個(gè)方向的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率值,并組建大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)入侵下的病毒擴(kuò)散方向預(yù)測(cè)模型。仿真證明,概論推理的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)入侵下的病毒擴(kuò)散方向預(yù)測(cè)建�？梢蕴嵘W(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的精確度。
[Abstract]:In the research of network intrusion optimization detection, because of the strong diversity of the virus diffusion direction under large-scale network intrusion, there are many diffusion characteristics, so it needs large-scale acquisition of intrusion characteristics to predict the network intrusion virus diffusion direction. The prediction process is time-consuming and inefficient. A method for predicting the direction of virus diffusion in large-scale network intrusion based on general reasoning is proposed. Firstly, the method is combined with fuzzy reasoning to classify the collected network virus diffusion direction feature, and select the virus diffusion direction feature under the high probability of network invasion. The probability of network intrusion virus spreading from one direction to another direction is deduced by using probabilistic reasoning method, and the prediction model of virus diffusion direction under large-scale network intrusion is established. Simulation results show that the predictive modeling of virus diffusion direction under large-scale network intrusion based on general reasoning can improve the accuracy of network intrusion detection.
【作者單位】： 北京聯(lián)合大學(xué)電子信息技術(shù)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)基地;
【分類號(hào)】：TP393.08

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