基于改进贝叶斯网络的网络安全态势评估

针对现有网络安全态势难以被精确和自主的评估,提出了一种基于改进贝叶斯网络的网络态势评估方法。首先,定义了网络安全态势评估的指标,即网络基础可行性、网络脆弱性和网络威胁性,然后提出了一种改进的贝叶斯网络模型,即动态的贝叶斯网络模型,对网络的结构和推理方法进行了重新定义;在此基础上,通过历史数据来初始化先验概率,通过在线获取的数据来计算后验概率,通过历史数据和监测数据结合来不断修正后验概率。在Matlab环境下进行仿真试验,将所提模型用于对网络安全态势进行预测,并与其他方法进行比较,结果表明所提模型能有效地对网络安全态势进行预测,具有预测精度高的优点,较其他方法具有较大的优越性。

基于能耗均衡的Leach算法优化

Leach算法主要是通过选择路由最短的簇头节点来传输数据,但忽略了簇头节点本身的剩余能量和数据传输质量等问题,容易造成簇头节点过早失效,使网络过快分裂。因此提出了一种基于中继簇头节点的Leach算法,来均衡网络负载。最后实验结果表明优化后的Leach算法,比原算法能耗更均衡,网络更稳定。