一种网络安全态势自适应预测模型

针对传统网络安全态势预测模型预测精度较低的不足,提出一种网络安全态势自适应预测模型。首先,提取警报要素并利用熵关联法计算得到网络安全态势的时间序列;然后,将该序列作为滑动自适应三次指数平滑法的输入,并生成安全态势初始预测值序列;最后,基于误差状态通过时变加权马尔科夫链预测误差,并修正初始预测值。实验结果表明,自适应预测模型相比其他模型具有较好的预测精度。