基于改进变精度粗糙集的漏洞威胁评估

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变精度粗糙集理论能有效处理带噪声的数据,但其移植性较弱。针对这种情况,引入阈值参数α,提出了一种改进的变精度粗糙集漏洞威胁评估模型。首先,根据漏洞特征属性建立评估决策表;然后,使用k均值算法对连续属性进行离散化处理;接下来,通过多次计算,调整参数β和α的值,进行属性约简并提取概率决策规则,构造决策规则库;最后,将测试数据与规则库进行匹配,得到漏洞威胁评估结果。仿真实验表明,所提方法的评估正确率比改进前提高了19.66个百分点,并且移植性有所增强。
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