【摘 要】
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网络信息的广泛传播导致在传播的过程中出现大量的隐患，对网路安全构成很大的威胁，实时有效的对网络进行动态风险评估变得十分必要。在隐马尔可夫模型的基础上借助于攻击威胁度
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网络信息的广泛传播导致在传播的过程中出现大量的隐患，对网路安全构成很大的威胁，实时有效的对网络进行动态风险评估变得十分必要。在隐马尔可夫模型的基础上借助于攻击威胁度及遗传算法，并借鉴风险量化的概念对风险评估算法进行了改进，实时有效地提高了评估的可靠性。此外，通过理论分析加以试验检验了此改进方法的时效性。
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