用态势模型预测基因表达式编程的进化难度

在基因表达式编程(gene expression programming,简称GEP)中,由于不同问题得到的适应度-距离相关系数(fitness-distance correlation,简称FDC)值很相近,所以难以用FDC预测GEP求解不同问题的进化难度.为了解决该问题,提出了态势模型及其区间密度指标来预测GEP的进化难度.主要工作包括:(1)提出了GEP染色体之间的距离和态势模型的新概念;(2)提出了态势模型中的区间密度指标;(3)从动力学角度证明了态势模型是对GEP原搜索空间的一种映射,并且该映射保持了种群在原搜索空间中移动的动力学性质;(4)分析了用态势模型区间密度预测GEP进化难度的合理性;(5)用实验验证了区间密度能够准确预测GEP求解问题的进化难度.

基于复杂信息的教学质量评价集对态势模型及应用

针对教学质量评价系统中的复杂信息,构建评价指标体系,基于集对分析方法建立教学评价数学模型,以合理地评价教师教学质量,并研究发展态势,给出改进建议。

基于灰色Verhulst的对抗性局域网态势感知模型

为了实现局域网在对抗环境中的安全运行,研究基于灰色Verhulst的对抗性局域网态势感知模型。通过等时距处理非等时距数列,分析灰色Verhulst模型的反函数模型,预测未来风险值,构建对抗性局域网态势感知模型,为保证对抗性局域网态势感知结果的准确性,评估局域网安全态势基本指数、自适应确定参数以及采用剩余的序列,修正灰色Verhulst模型精度,保证对抗性局域网态势感知效果。实例测试结果表明:该模型对于对抗性局域网态势风险值的感知误差均低于1.2,根治时效性为0.088,实际应用效果极佳。

可扩展的网络安全态势评价模型优化设计

网络安全态势感知为管理者提供一种宏观角度的安全管理,但该领域研究始终缺乏统一的认知和规范。该文基于Endsley的研究成果,提出一种可扩展的网络安全态势感知模型,将态势提取的概念引入网络安全领域。在态势数据处理中,该模型引入时空知识库来规范态势提取过程,并将态势作为实体对象进行建模。所提出的模型中包含了攻击频率、攻击时间和空间信息,简化了态势提取过程,探讨了态势模型的规范化。并利用真实数据评估态势模型,证明了该模型的实用性和效率。

考虑信息熵模型的道路交通安全态势模型

分析道路交通事故统计中的交通事故数、死亡人数和受伤人数,并且将这三种统计数据和某地区的机动车辆数和机动车驾驶人数相结合,分别得到万车交通事故数和万人死亡人数和万人受伤人数,建立信息熵模型(information entropy model)对以上数据进行分析研究,从而得出评价交通安全程度的指标.这种方法突破了以往仅停留在万车死亡人数的指标上,且以往的研究方法还需采用专家评价法或德尔菲等定性评价方法,此评价方法对道路交通安全的分析更客观.最后以北京和天津近三年的交通事故统计数据为案例进行分析,研究结果表明:2012年至2014年间北京道路交通安全评价指标主要以交通事故起数认定所在年的道路交通安全状况,天津道路交通安全评价指标主以交通事故造成的受伤人数认定所在年的道路交通安全状况,且北京三个指标的G_i均高于天津,因此北京交通安全水平要低于天津.

信息融合背景下的网络安全态势感知模型及关键技术分析

本文基于信息融合构建的网络安全态势感知模型,可通过态势信息的采集、预处理、信息融合与态势评估,超前识别入侵事件,并对入侵事件的发展态势作出准确预测,以便于网络管理员提前采取预防措施,达到防患于未然的效果,维护网络资产设备的安全。在网络安全态势感知与评估中,主要应用到了Hyperic-Sigar态势信息收集技术、NSSAP数据交换技术、决策级数据融合技术以及基于矩阵法的网络安全态势评估技术等关键技术。

赛博空间态势感知模型综述

在动态复杂的赛博空间中,决策者需要借助态势感知系统显示当前环境的连续变化情况,以便准确、及时地做出决策。态势感知模型是赛博空间态势感知系统的核心,在此基础上人们能够组建起一个良好的态势感知系统,从而顺利地进行态势的提取、分析、预测等。首先阐述了开展赛博空间态势感知模型研究的重要性,然后介绍了几个经典的态势感知模型以及它们的发展应用,最后给出了赛博空间态势感知模型研究的发展方向。

联合作战仿真态势数据模型研究

态势数据是实现联合作战仿真态势显示的基础。基于对态势数据时空特征的分析,认为态势数据本质上是一种时空数据,态势数据模型是对态势数据的属性和时空特征及其存储组织方法的研究。在详细讨论态势数据实体类型和时空关系的基础上,提出了一种面向仿真对象的态势数据时空模型,并详细阐述了构建该模型的基本思想和实现方法,这种模型适合于态势数据交换和显示。

基于多维联系数的城轨交通车站安全态势理解模型研究

为提高城轨交通车站的安全性,提出一种基于多维联系数的安全态势理解模型以评估其安全状态。首先通过城轨交通车站安全影响因素分析,建立城轨交通车站安全态势评价指标体系,然后基于多维联系数建立城轨交通车站安全态势理解模型,最后以广州地铁某车站为例获取相关数据,对评价指标进行量化并进行验证。实验结果显示,该模型真实反映车站安全状况,能够为管理者提供决策依据。

一种变结构动态贝叶斯网络的反导态势评估模型

为了实现在反导预警监视系统基础上的反导态势评估,通过对反导作战过程的分析,根据反导作战指挥的需要,提取了反导作战中的五个关键事件,以动态贝叶斯网络为基础,构建了以关键事件为驱动的变结构态势评估模型.利用Matlab软件对态势评估模型进行仿真验证.仿真结果表明,该模型能够随着反导战场的变化反映出战场态势的变化,其推理时间也能够满足评估实时性要求,可为指挥员提供指挥决策依据.

元宇宙视域下的指挥控制领域与态势认知模型分析

元宇宙的概念在科技行业广泛流行,进而影响到各个领域.指挥控制作为军事领域中不可或缺的一部分,其发展也离不开先进科技理念的支撑,总结元宇宙概念发展的历程和概念演变,在此基础上依据元宇宙的特性,提出将元宇宙划分为基础设施层、用户层、人机交互层、体验层和规则层5层结构.针对指挥控制的4个领域,分析元宇宙技术对各领域的影响,同时探究了元宇宙视域下态势认知模型由新兴技术驱动所产生的改变,为适应未来现代化战争提供参考借鉴.

一种改进的电力信息安全态势评估模型研究

近年来,电力信息网的规模逐渐扩大,其业务形式越来越复杂,给电力系统的安全稳定运行带来了挑战,常规的安全技术已经不能很好地保障电力信息网络的边界安全。文章提出一种改进的电力信息网络安全态势评估模型,提高网络安全管理评估和管控精度,运用网络安全态势感知功能,通过安全防护设备提取网络安全要素。利用历史态势数据预测网络安全,为网络安全管理提供参考,并预先排查电力信息安全隐患。

一种应用于安全管理平台的整体安全模型——态势图模型

安全管理平台强调全局安全目标,整体安全模型是安全管理平台的核心,本文提出了态势图模型,既能反映安全系统的安全能力分布与组织关系,又能描述安全系统的安全状态变迁过程,具有较强的实用性。

基于态势分析模型的农业高职院校中高职教育衔接研究——以湖南生物机电职业技术学院为例

中高职教育衔接是当前中国职业教育发展中的热点问题。以湖南生物机电职业技术学院为例,利用态势分析模型,以SWOT分析矩阵为分析框架对农业高职院校中高职教育衔接的优势、劣势、机会和挑战进行研究。据此提出相关战略对策:优势-机会策略,发挥内部优势,抓住外部机会;劣势-机会策略,利用外部机会,改进内部劣势;优势-挑战策略,利用内部优势,应对外部挑战;劣势-挑战策略,克服自身劣势,迎接外部挑战。

基于ESN神经网络的光通信网络安全态势辨识研究

光通信网络在传输信息时,很容易被非法攻击,发生信息窃取、篡改和删除等泄露行为。针对上述问题,为保证光通信网络安全,提出一种基于ESN神经网络的光通信网络安全态势辨识方法。该方法采用NetFlow技术设计采集器,采集NetFlow流量数据,并实施离散化处理。将NetFlow流量数据转换为流量灰度图像,并借助灰度共生矩阵提取图像特征,包括像素灰度分布的均匀程度、图像包含的信息量、图像的视觉清晰度、灰度共生矩阵元素排列的相似程度、图像局部灰度均匀性,作为NetFlow流量数据的特征。以5项特征为输入,利用ESN神经网络构建辨识模型,得出光通信网络安全态势类型。结果表明:与基于卷积神经网络的识别方法、基于贝叶斯的识别方法以及基于随机配置网络的识别方法相比,所研究方法应用下的杰卡德系数更高,说明该方法辨识准确性更高。

可扩展的网络安全态势评价模型的优化设计

网络安全态势感知是一种为管理者提供从宏观角度进行安全管理的模式,目前,关于网络安全态势感知的概念尚无统一的定义,因此,本文针对目前存在的网络安全态势感知进行研究,将态势感知的概念引进到网络安全管理之中,为管理者提供一种方便的网络安全管理理论。

基于模块化的动态贝叶斯网络的安全态势评估模型

针对由网络信息系统结构变动引起的安全态势评估时效性差的问题,结合层次网络和模块网络的优点,建立了基于模块化动态贝叶斯网络的态势评估模型。首先,通过判断节点间是否存在有向连接,建立子系统的动态贝叶斯网络模块单元;然后,由若干模块单元和独立节点构建整体的动态贝叶斯网络,并利用约束递归算法学习网络概率参数;最后,通过仿真测试验证该模型的正确性。

网络安全态势感知模型设计和实现

随着互联网技术的不断发展,互联网在生活与工作中的应用范围越来越广,并逐渐改变着人们的生活与工作方式,其影响意义比较深远。但是互联网也存在较大的安全隐患,会导致网络瘫痪或者信息丢失,严重影响人们的生活与工作。在传统的网络安全管理中通常会采用防火墙、恶意代码检测与入侵检测等技术,但其安全防范效率不够理想。为了提高网络安全管理水平,促进网络整体的正常运行,需要及时采取加固措施,以便对整体网络安全进行有效的评估与预测。然而网络安全态势感知随之产生,并逐渐受到人们的关注。本文就网络安全态势感知模型概况进行分析,探讨网络安全态势感知模型的设计与关键技术的实现情况,以便提高网络安全与管理质量。

基于金融行业支付场景的安全态势感知模型研究

支付是金融行业应用最多的场景,在利益的驱使下,针对支付业务场景的网络攻击越来越多.如何准确有效地感知支付场景的安全风险是当前研究的问题之一.重点剖析了当前态势感知系统和支付业务安全监控系统的现状,分析了这2类传统系统在支付业务场景风险感知的不足.介绍了支付场景态势感知平台的功能架构和技术框架和基于网络、主机及业务应用的多渠道监控安全事件的分析方法.以账户暴力破解和恶意开户2种典型支付业务场景为例,利用自回归积分滑动平均模型并结合高斯算法,设计了基于金融行业支付业务场景的态势感知模型,成功实现了支付场景化风险的安全态势的未来预测和周期性预测.

基于Demster-Shafer证据融合的战场态势判断模型

战场态势是指挥员制定作战计划、实施作战部署的主要依据,长期以来战场态势主要依靠指挥员和参谋人员的作战经验来判断,判断结果的可信性与适时性难以得到保证。在战场态势问题分解的基础上,针对各子问题相关信息"模糊性"大的特点,通过隶属函数进行处理,并采用Demster-Shafer证据融合模型融合决定性相关信息,实现战场态势的快速准确推理。最后,在这一模型的基础上利用计算机仿真进行了态势图景推理示例。