基于贝叶斯攻击图的光网络安全态势预测研究

针对网络攻击事件难以实时准确反映,导致光网络安全态势预测效果较差的问题,提出一种基于贝叶斯攻击图的光网络安全态势预测方法。利用漏洞扫描软件对网络中的缺陷进行扫描,获得初始数据,基于相关数据建立贝叶斯攻击图对网络中的不确定参数分析,计算各个节点的先验概率和后验概率,确定各个节点的危险等级,设定遗传算法的遗传算子与迭代次数,对特征数据降维处理,采用随机森林方法选择最优特征子集,对局部条件概率计算,实现光网络安全态势预测。实验结果表明,设计方法能够在短时间内就实现光网络安全态势的准确预测,满足方法设计需求。