信息单向传输过程网络安全趋势感知研究

对信息单向传输过程中网络安全趋势感知,能够有效提高网络信息传输安全性。对网络安全趋势的感知,需要对信息漏洞进行量化评估,计算信息节点攻击序列发生的概率,完成网络安全趋势的准确感知。传统方法将信息趋势描述与安全规则进行模式匹配,并向用户提交漏洞报告,但忽略了对节点攻击序列概率的获取,导致感知结果不准确。提出基于概率风险评估的网络信息单向传输安全趋势感知方法。计算网络信息单向传输过程叶节点、根节点以及各个攻击序列发生的概率,对网络信息单向传输过程安全漏洞风险进行分析,依据网络信息单向传输过程安全威胁、漏洞、资产都会增加风险值的原则,获得信息安全漏洞风险值,实现信息安全漏洞的实时量化评估,完成网络安全趋势的感知。实验结果表明,所提方法能够实时反映漏洞攻击行为阶段性变化,具有更高的安全趋势感知准确性。

网络安全态势评估与趋势感知的分析研究

网络安全态势评估与趋势感知作为当前网络安全建设重点,要积极构建安全态势感知平台全面提升应对安全风险能力,保护网络与信息安全。本文分析了网络安全态势趋势感知概念与感知技术,探讨了网络安全态势感知平台建设情况,希望能为提升安全态势评估与趋势感知能力服务。

网络安全态势评估与趋势感知的分析研究

随着网络和计算机的普及,网络安全逐步引起人们的重视。计算机通过互联网获取信息,并且把信息传到社会上,实现了信息的交流。期间网络安全也进一步受到了人们的关注,网络安全态势研究正在逐渐成为了网络安全领域的研究热点。通过对网络安全态势的评估方法的研究,得出了典型数值态势计算方法,通过这种计算方法将安全态势信息从底层逐级汇聚上来,并将权重因素融入到安全态势之中,从而得出安全态势评估体系的要求。通过以上我们来对网络安全态势评估与趋势感知进入深入的研究。

基于改进Transformer和超图模型的股票趋势预测方法研究

股票预测是一项令人痴迷又极具挑战的任务。近年来,融合关系信息的股票时序预测方法取得一些进展,但仍存在如下问题:首先,基于图神经网络的方法仅考虑股票之间简单的成对关系,而未考虑股票间的高阶协同关系。其次,现有方法采用预定义图的方式直接给出股票间的静态关系,无法建模股票间潜在的动态变化关系。为了解决上述问题,提出一种端到端的动态超图卷积神经网络股票趋势预测框架。该框架基于改进的Transformer提取股票的时序信息,通过静态超图和动态超图将股票间的协同关系信息引入到时序建模中。在中国A股和美股市场数据集上的实验结果表明,与当前先进模型相比,本文模型的预测性能具有显著优势。

网络安全态势评估体系与关键技术研究

在信息时代的今天,研究网络安全态势成为了计算机技术研究者关注的焦点。本文研究了网络安全态势评估体系的原理、组成,结合评估网络安全态势的模型,分析了各部分功能及其关键技术。网络安全态势评估将有利于网络安全威胁因素的排查,保证整个网络安全有序地运行。