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申请/专利权人：广东技术师范大学
摘要：本发明提供的一种基于D‑S证据理论的网络安全势态评估模型的建模方法，利用不依赖先验知识的网络安全模型来对各个网络流量数据进行赋值，不使用专家经验人为赋值的，大大减小了网络安全态势评估结果的主观依赖性和由主观因素产生的误差。本发明中每个网络流量数据均对应一贡献值，通过选取特定贡献值的网络流量数据来进行网络安全评估，使得网络安全势态的指标特征能够进行动态化提取，并与网络流量数据动态差异性同步变化，减少了冗余和低效的特征，提高了网络安全态势评估的动态准确度和效率。
主权项：1.一种基于D-S证据理论的网络安全势态评估模型的建模方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤100、采用分类器对预先采集的网络流量数据进行分类得到初始的训练集，并利用shap模型计算每个网络流量数据的贡献值，选择贡献值大于设定值的网络流量数据作为训练数据，设训练数据的个数为N；步骤200、构造基于AGA-BP神经网络模型，采用所述训练数据作为AGA-BP神经网络模型的输入并进行训练，AGA-BP神经网络模型的输出为D-S证据理论的态势BPA，态势BPA为，为态势状态X，；步骤300、对态势BPA进行修正和融合，得到最终的态势BPA，通过最终的态势BPA能够获得网络安全等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东技术师范大学 一种基于D-S证据理论的网络安全势态评估模型的建模方法
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