激光杂志
激光雜誌
격광잡지
LASER JOURNAL
2015年
1期
31-34
,共4页
毛正标%杨顺韬%王祎%杏建军
毛正標%楊順韜%王祎%杏建軍
모정표%양순도%왕의%행건군
信息态势安全%小波分析%时间序列%估计模型
信息態勢安全%小波分析%時間序列%估計模型
신식태세안전%소파분석%시간서렬%고계모형
network security situation%wavelet analysis time series%estimation model
为了提高信息安全态势的估计精度,提出一种小波分析和时间序列分析相融合的信息安全态势估计方法。首先收集信息安全变化的历史数据,然后采用小波分析对数据进行分解,然后分别采用时间序列方法对分解后数据进行建模和估计,最后采用小波分析对估计结果进行重构。结果表明,本文方法可以准确跟踪信息安全变化趋势,提高了信息安全态势估计的精度。
為瞭提高信息安全態勢的估計精度,提齣一種小波分析和時間序列分析相融閤的信息安全態勢估計方法。首先收集信息安全變化的歷史數據,然後採用小波分析對數據進行分解,然後分彆採用時間序列方法對分解後數據進行建模和估計,最後採用小波分析對估計結果進行重構。結果錶明,本文方法可以準確跟蹤信息安全變化趨勢,提高瞭信息安全態勢估計的精度。
위료제고신식안전태세적고계정도,제출일충소파분석화시간서렬분석상융합적신식안전태세고계방법。수선수집신식안전변화적역사수거,연후채용소파분석대수거진행분해,연후분별채용시간서렬방법대분해후수거진행건모화고계,최후채용소파분석대고계결과진행중구。결과표명,본문방법가이준학근종신식안전변화추세,제고료신식안전태세고계적정도。
In order to improve the estimation accuracy of network security situation, a novel network security situa-tion estimation method is proposed in this paper based on the combination of wavelet analysis and BP neural network. The network security series are decomposed by wavelet analysis, and then auto regression integrating moving average and BP neural network is used to model and estimate the values of network security situation, finally, the estimation re-sults are reconstructed based on wavelet analysis. The results shows that the proposed model can be more accurately re-flect the changes in the network security situation and improve the estimation accuracy of the network security situation.