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網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知作為網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)措施的有效補(bǔ)充，是近年來的研究熱點(diǎn)之一，而準(zhǔn)確地評(píng)估網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)已成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的一個(gè)重要課題。隱馬爾可夫模型（ Hidden markoν Model，HMM）可用于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評(píng)估，能實(shí)時(shí)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，但其存在模型參數(shù)難以配置、評(píng)估準(zhǔn)確率較低等問題。因此，文中提岀了一種改進(jìn)隱馬爾可夫模型的態(tài)勢評(píng)估方法，將模型Baum-welh（BW）參數(shù)優(yōu)化算法與人群搜索算法（ Seeker Optimization Algorith，SOA）相結(jié)合，利用SOA隨機(jī)搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn)，解決傳統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化算法容易陷入局部最優(yōu)解的問題，將優(yōu)化后的參數(shù)代入HMM中，通過量化分析得岀網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢值?；?DARPA2000數(shù)據(jù)集采用 MATLAB軟件對提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，與BW算法相比，所提方法能夠提高模型準(zhǔn)確率，對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的量化更加合理。
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