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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于历史置信度和攻破概率的拟态异步裁决方法，涉及网络安全技术领域，设计了一致数据计算模块、可信度计算模块和裁决判定模块等来实现拟态防御中的裁决方法，首先一致数据计算模块接受各个执行体输出的结果并对数据分类，形成多个一致数据集，然后裁决判定模块判断是否存在可信度达判定阈值的一致数据集，并输出该一致数据集的平均值作为最终结果，最后通过可信度计算模块对执行体集中的异构体进行可信度更新，清洗下线低于阈值的异构体，再从等待队列中选取新的异构体加入执行体集。本方法不仅可以减少脆弱的执行体输出结果对裁决的影响，还缩短了裁决输出的平均等待时间，从而多方面提高电力系统的运行效率。
主权项：1.一种基于历史置信度和攻破概率的拟态异步裁决方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、构建拟态异步裁决模型框架，所述拟态异步裁决模型框架包括电力物联网设备、输入模块、输出模块、执行体集、一致数据计算模块、裁决判定模块、可信度计算模块和执行体调度模块，其中电力物联网设备、输入模块、执行体集、一致数据计算模块和裁决判定模块依次连接，裁决判定模块分别与输出模块和可信度计算模块连接，输出模块与电力物联网设备连接，可信度计算模块与执行体调度模块和执行体集依次连接；S2、输入模块将电力物联设备的计算请求复制n份并分发给执行集中的n个执行体；S3、执行体集中的执行体完成计算任务后，将计算结果发送至一致数据计算模块后处理下一轮计算任务，一致数据计算模块对已接收到的数据进行一致性分类；S4、一致性分类后的一致数据集发送至裁决判定模块，裁决判定模块计算各一致数据集的可信度并与阈值对比，若存在一致数据集的可信度达到该阈值，裁决判定模块将该数据集的平均值作为最终结果提交至输出模块；若不存在一致数据集的可信度达到该阈值，裁决判定模块选择可信度最大的一组数据集的平均值作为最终结果提交至输出模块；S5、裁决判定模块完成裁决后会将裁决结果反馈至可信度计算模块，可信度计算模块对执行集中的执行体进行可信度更新，当存在可信度低于预设值的执行体时，执行体调度模块对该执行体进行清洗下线复原操作，并从待选队列中选取新的异构体加入执行体集。
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百度查询： 南京邮电大学 一种基于历史置信度和攻破概率的拟态异步裁决方法
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