基于数据场的网络安全风险融合模型  被引量:7

Network Security Risk Fusion Model Based on Data Field

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作  者:傅建明[1,2] 余乔莉[1] 杨灿[1,3] 

机构地区:[1]武汉大学计算机学院 [2]武汉大学软件工程国家重点实验室 [3]中国人民解放军96411部队

出  处:《计算机科学》2009年第5期72-75,共4页Computer Science

基  金:863国家重点基金项目(2007AA01Z411);国家自然科学基金(90718005)资助

摘  要:针对目前网络安全风险评估中基于全局信息评估策略的不足,建立一种先局部后整体的网络安全风险融合模型。该方法在主机节点模糊评判统计分析的基础上,利用网络全局定位(GNP)实现网络拓扑的坐标化,通过对重要节点以及节点间关联性因子进行加权,然后采用数据场思想实现关联节点的风险融合。通过风险场的构建,该模型能够准确反映风险的融合规律和网络安全风险态势,为管理员提供直观的安全态势视图,方便风险阻断和策略制定。As there are shortcomings of current network security risk evaluation based on global information,a new security risk evaluation was presented to describe network security risk fusion on the basis of data field. Based on the fuzzy evaluation and statistical analysis,a new network security risk fusion model in the risk field was implemented using GNP(Global Network Position). Through building the risk field, our experimental results demonstrate that the model could reflect the rule of security risk fusion and the security risk situation correctly, and provide intuitionistic graph for security situation in order to block risk propagation and make security policies.

关 键 词:风险评估 全局网络定位 风险场 安全态势 

分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

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引证文献:

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