基于改进隐马尔可夫模型的网络动态风险评估

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网络风险评估是网络系统安全管理的基础和前提,网络风险评估方法是进行网络风险评估的关键技术,评估方法的选择直接关系到评估的最终结果。传统的网络风险评估方法实时性较差,将隐马尔可夫模型运用于风险评估中,可提高风险评估的实时性。使用改进蚁群算法训练隐马尔可夫模型(HMM),使训练后的模型具有更高的识别能力。在基于现实数据的实验测试中,该方法得到了较好的检测结果。
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