【摘 要】
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针对传统大数据评估过程中的Web网络风险评估结果不精准并且速度较慢的问题，提出一种大数据环境下的Web网络风险估计方法。采用特定的风险评估因子进行有效的评估，避免了传统方
【基金项目】
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四川省教育厅自筹科研项目(15ZB0276)
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针对传统大数据评估过程中的Web网络风险评估结果不精准并且速度较慢的问题，提出一种大数据环境下的Web网络风险估计方法。采用特定的风险评估因子进行有效的评估，避免了传统方法中评定项目繁杂、计算量大等因素造成的评估不准的问题。评估过程中使用了特定的评估模型，把传统的加权平均的风险估计方法转变成为非线性映射评估方法，这样能够更加准确的进行风险评估。为了验证设计的大数据环境下的web网络风险估计的有效性，设计了对比仿真实验。实验结果表明，设计的大数据环境下的Web网络风险估计方法能够有效地解决风险评估过程中的评
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