国内刊号:11-2422/TN
国际刊号:1001-506X
发布日期:
作者:茹鑫鑫, 高晓光, 王阳阳
单位:西北工业大学电子信息学院, 陕西 西安 710129
关键词:贝叶斯网络,隶属度函数,参数学习,网络安全评估
基金:国家自然科学基金(61573285)
针对小样本下贝叶斯网络参数学习结果不准确的问题, 提出一种模糊最大后验估计方法, 该方法将模糊理论引入到参数学习中, 通过对约束效力的度量, 利用隶属度函数来确定超参进行学习, 以提高约束使用的准确性。实验证明, 所提方法可以有效提高参数学习的精度。除此之外, 将所提方法应用到网络安全评估中, 将通用漏洞评分系统作为专家先验参数, 结合漏洞信息迁移样本来进行参数学习。最后, 通过节点和路径安全评估验证了所提方法的有效性。
来源:2023年第2期
《系统工程与电子技术》期刊编辑部