基于改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型

影响多节点网络安全态势的因素有很多,传统方法未考虑影响因素,导致预测精度低。为此,构建一种新的改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型。通过灰熵均衡关联度实现关联分析,通过关联分析法对影响多节点网络安全态势的因素进行研究,按照关联程度大小获取重要因素。依据多节点网络日志信息,从主机层、服务层和系统层对多节点网络安全态势值进行计算。分析改进G-K算法预测基本思想:通过多节点网络安全态势重要影响因子值与安全态势值计算状态向量,利用当前状态矢量观测向量对多节点网络安全态势在下一段时间的值进行描述。在此基础上,构建改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型。实验结果表明,采用构建的模型对多节点网络安全态势进行预测,有很高的预测精度,对突变态势也可有效预测。

基于改进G-K算法的多节点网络设备管理系统设计

移动互联网领域正在发生十分深刻的变革,传统的技术和设备已无法适应当前的社会发展需求.结合改进G-K算法,提出一种基于改进G-K算法的多节点网络设备管理系统.采用MVC运行模式对系统进行详细的分析和介绍,将系统划分为三个不同的模块进行处理以及界面交互操作,同时通过界面对最终的结果进行可视化展示.结合关联分析方法对影响多节点网络设备安全的影响因素进行分析,利用改进的G-K算法计算网络安全态势的重要影响因子值以及状态向量,进而进行预测,通过预测结果进行多节点网络设备管理.测试结果表明,所设计系统不仅管理费用较低,同时还具有较高的执行效率.