大数据驱动下主动防御网络安全性评估技术

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采用传统技术对安全性评估时受到外界干扰因素影响,使评估不精准,需引入网络熵对抗量化技术对大数据驱动下主动防御网络安全性进行评估,由此提高评估结果准确率;利用主动防御原理构建基于Petri网的安全性评估数学模型,模型中所体现攻击行为对网络造成间接影响,为降低间接影响造成的干扰需引入网络熵权衡收益,以提高网络使用安全性,通过权衡结果对主动防御网络安全性进行评估;实验结果表明,该评估技术准确率最高可达96%,用户可在大数据驱动下使用网络,保障用户个人信息安全。
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