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题名基于事故树的云机房网络安全态势自动化预测系统
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作者
丁之
何启学
唐冬升
倪杨
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机构
四川中烟工业有限责任公司
中科院成都信息技术股份有限公司
成都中科信息技术有限公司
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出处
《自动化与仪表》
2024年第4期149-152,157,共5页
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文摘
为全面掌握云机房网络安全的运行状态,预测网络的安全态势,该文设计基于事故树的云机房网络安全态势自动化预测系统。该系统的云机房模块采用日志类传感器采集云机房网络数据,并存储至数据管理模块中,功能模块以存储的数据为依据,通过时间窗口检测存储数据中的异常数据流,采用逐级量化方法计算云机房网络危险度后,利用事故分析法计算云机房网络安全事件重要度,依据该结果即可分析网络未来的变化情况。测试结果可知,该系统具有全面的网络运行相关数据采集能力,网络安全态势的量化效果较好,决定系数结果均在0.022以下;有效实现不同目的IP地址网络的风险态势预测量化分析,可靠掌握云机房网络的安全态势情况。
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关键词
危险度评价
事故树分析
云机房网络
安全态势
自动化预测
事件重要度
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Keywords
risk assessment
fault tree analysis
cloud machine room network
security situation
automated prediction
event importance
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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