墨镜男士潮人的怎么样?有什么拉轰的?

左啊 2024-09-27 23:20:30

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墨镜男士潮人的怎么样随着网络和通信技术发展，网络_『、{￡用于各个领域，入侵攻击行为分布化、规模化、复杂化等方向演化，网络安全事件也层出不穷，防火墙、杀毒软件、入侵检测系统等传统网络安全被动防护措施无法满足全局网络安全态势的监控需求?。为了对网络安全进行主动防御，网络安全态势感知，而网络安全态势预测足态势感知技术的**别。网络安全态势预测不仅可以提供过去和当前网络安伞状态，同时还町以对下一阶段网络的安全态势墨镜男士潮人的怎么样进行预测，从而减轻网络管理者的数据压力，为网络管理者决策提供依据，因此网络安全态势预测成为目前网络安全领域的一个研究热点”】。针对网络安全态势预测问题，圆内外学者进行了大量的收稿日期：2011—10—20修回日期：2011—11—25研究，提出一些预测方法。传统网络墨镜男士潮人的怎么样安全态势预测算法为贝叶斯技术和灰色关联模型等统计学方法，这些方法只能对网络过左和当前安全态势进行预测，无法对下一阶段网络安全态势进行预测"’41。随后有人提i叶j基于线性理论的时i’日j序列分析方法对网络安全态势进行预测”】。然而现代网络规模大，}分复杂，网络态势变化呈非线性、时变．突变性等复杂特点，肉此时间序列分析方法的预测结果不理想泊l。近儿年来，人j：智能非线性理论小断成熟，出现幕于神经网络支持向骚机的网络安令态势颅测方法，它们具有自学习、自组织、非线性预测能力强等优点，取得r不错的网络安伞态势预测效果【7jo。网络安令态势受网络攻击行为、病墨镜男士潮人的怎么样毒、自身漏洞、木马等多种因素影响，具有高度的非线性、时变性、突变性等复杂特点，采用传统单一预测方法只能反映其部分信息，无法进行准确的预测，而n组合预测在能够充分利用各单一模型的优点，全面刻画系统变化状态，为复杂非线件网络安全一157—万方数据态势预测提供了新的研究思路。为了提高网络安全态势预测的准确率．利用组合模型思想，提出一种基于熵值法的网络安全态势组合预测模型。首先采用自回归模型、最小二乘支持向量机和bp神经网络对网络安全态势进行预测，然后采用熵值法确定各单一模型的权莺值，并对组合预测模璎的预测值进行计算，最后采用墨镜男士潮人的怎么样实际网络安全态势值对模型进行**，从而验证了组合网络安全态势预涮模型的有效性和优越性。2网络态势预测原理网络态势预测原理是根据网络安全事件发生的频率、数量，以及网络受威胁程度的不同，通过加权处理，将海最的网络安全信息融合成一个能表现网络运行状况态势值，然后依据历史的和当前的网络安全态势值对未来网络安全趋势预测。网络安全态势受网络攻击行为、病毒、自身漏洞、木马等多种因素影响，具有高度的非线性、时变性、突变性等复杂特点。采用传统单一预测方法只能反映其部分信息，无法对期进行准确的预测。如果要准确全面的对网络安全进行预测，必须采用多种模型组合进行预测，因此本文为了解决单一模型预测的局限性，采用组合预测模型对网络安全态势进行预测。．3网络安全态势组合预测预测3．1自回归预测模型自回归(ar)预测模型是一种预测结果较理墨镜男士潮人的怎么样想的时间预测模型，设收集到网络安全态势数据为：{茗(￡)}(t=1，2，?，厅)，ar预测模型建立过程实质上是构造一下如下函数：茗(t)=al茗(t—1)+?apx(p一1)+占(t)(1)a；为模型系数，p为模型阶数。e(t)为白噪声序列。根据式(1)得到如下的^r—p个等式：茗(p)=aix(p一1)+?apx(o)+占(p)石(p+1)=口i善(p)+?％算(i)+f(p+1)(2)jx(t)=a1菇(‘一1)+?apx(t—p)+e(t)．．ar(p)模型的矩阵形成为：x(f)=丑(t)a+厶(￡)(3)设a7的估计值为∥=[&l砬?面]，根据最**-"乘法原理可得：』‘=(b’(f)雪(1))“艿7ft)墨镜男士潮人的怎么样x(t)a7(4)最后网络安全态势预测ar(r)模型为：叠(t)=&l省(i—1)+?+&，茗(￡一p)(5)其中，毒(f)和主(f)分别为网络安伞态势原始值和预测值。从而得到网络安全态势的预测残差为：；(i)=；(t)一茗(t)(6)3．2最小二乘支持向量机预测模型对于网络安全态度训练样本集{(互。，儿))，江l，2，?n，一158一聋ief，儿er，最小二乘支持向量机(lssvm)通过非线性映射函数妒(·)将样本映射到高维特征空间，在高维特征空间进行线性回归，即p1：，(茹)=w7妒(石)+b(7)式中，御为权值向量，6为偏置量。根据结构风险最小化原则，式(1)问题的lssvm回归模型为：minll埘"2+如σ￡1．t．yf—埘7妒(茁)+b=e‘(8)式中，y为正规则化参数：e。为预测误差。通过引人拉格朗日乘子将上述约束优化问题转变为无约束对偶空间优化问题，即：￡(埘，b厶a)：扣r∞+扣主￡+主哦∥妒(t)一b+f；一儿)(9)根据mercer条件，核函数定义k(x，，而)=妒(zi)’妒(髫，)，本文选择径向基核函数作为lssvm核函数，墨镜男士潮人的怎么样最后得到lss-vm回归模型：州=酗n唧(一监笋)+a(10，』=i、二盯，其中，矿为径向基核函数宽度。3．3bp神经网络预测模型设bp神经网络的输入为：x=(x：，je2，?，工。)7；隐含层神经元阈值：‰=一l，输出向量为：0=(ol，02，?，oj)7；输出层神经元阈值：00=一1；输出向量为：l，=(y。，y2，?，‰)7，设oi表示神经网络节点i的实际输出。那么隐含层第歹个神经元的输入为?】：船‘=σ％毛(11)其中，埘。表示神经网络的输入层到隐含层的权重。隐含层第j个神经元的输出为：吩：贝畔)：—÷(12)1‘’eiς笺妒一i输出层第k个神经元的输入为：l嗽=艺％q(13)最后得到输出层第k个神经元的输出为：以net^)=—l—}(14)l+e，留竹bp神经网络采用sigmoid型函数作为其激发函数：l贝苴)2寿：(15)3．4网络安全态势组合预测模型权重系数的确定是组合预测关键，不同权重系数获得不同的组合预测结果，传统常采用线性规划解法寻求模型的最优解，易陷入局域最优，且对出现负墨镜男士潮人的怎么样权重缺乏合理的解 20210311

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