论文部分内容阅读
针对传统的模糊评价系统存在评价冲突和主观偏差,造成网络安全态势预测出现精度和鲁棒性较低等问题,提出一种结合Dempster-Shafer(D-S)证据理论与循环神经网络的网络安全态势预测算法;首先以专家评价为基础构建网络安全的系统角色,由三角模糊函数获取专家评估指标;然后引入D-S证据理论进行评估指标的筛选、推理和校正,构建网络安全态势损失矩阵和可能性矩阵;最后,以损失矩阵和可能性矩阵为特征输入至循环神经网络中,获取网络安全态势预测结果。仿真实验结果表明,D-S证据理论有效地解决了评价冲突和主观偏差问题,