【摘 要】
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针对普通Kalman算法在网络安全态势预测中对初始数据的依赖性较高,且预测精度不够高的问题,本文提出了一种基于G-K算法的网络安全态势预测模型。首先利用灰关联熵分析方法选
【机 构】
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山西电力职业技术学院,青岛科技大学自动化学院
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针对普通Kalman算法在网络安全态势预测中对初始数据的依赖性较高,且预测精度不够高的问题,本文提出了一种基于G-K算法的网络安全态势预测模型。首先利用灰关联熵分析方法选出影响网络安全态势的关键因素,然后结合关键因素建立网络安全态势的多元关系模型,最后选用KDD-cup99的部分数据作为实验数据源对改进算法进行实例仿真。结果表明,G-K算法能够快速跟踪网络安全态势的变化趋势,预测精度优于普通Kalman算法。
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