基于模糊综合评判的网络受损状态评估的设计与实现

王晓东+吴雅琴

摘 要： 网络入侵时间存在较强的无序性，与网络受损的关系比较复杂。传统的方法只能通过简单的线性关系对两者之间的关系进行描述，一旦入侵时间复杂程度增加，将会造成入侵时间非线性关联性急剧增加，导致模型的可信度降低。通过提取出模糊的网络受损特征，网络能够在较短时间内识别受损的网络。提出以粒子滤波为基础的模糊网络受损特征优化提取方法，通过粒子滤波独立分析成分的原则，进行粒子滤波联合函数的设计，把模糊网络受损信号分段分成一些局部进行分析考察，实现模糊网络受损特征的优化粒子滤波提取。结果表明，采用该算法能有效提高对模糊网络受损特征的正确识别率，性能优越，在网络安全领域中的应用价值较大。

关键词： 模糊； 综合评判； 网络受损； 状态评估

中图分类号： TN711?34； TP181 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）23?0083?03

Design and implementation of network damage state evaluation

based on fuzzy comprehensive judgment

WANG Xiaodong， WU Yaqin

（College of Computer and Information， Inner Mongolia Medical University， Hohhot 010110， China）

Abstract： The network intrusion time has strong disorder performance， and the relationship between it and network damage is complicated. The traditional method can describe the relationship between them by means of the simple linear relationship. Once the invasion time complex degree is increased， it will increase the nonlinear correlation of the invasion time sharply and reduce the reliability of the model. The fuzzy network damage feature is extracted to identify the damage network within a short time. A fuzzy network damage feature optimization and extraction method based on particle filtering is proposed. The particle filtering joint function was designed by means of the independent analysis component principle of the particle filtering. The fuzzy network damage signal is segmented into some local parts for investigation and analysis. The optimal particle filtering of the fuzzy network damage feature is extracted. The results show that the algorithm can improve the correct recognition rate of the fuzzy network damage feature effectively， has superior performance and great application value in network security field.

Keywords： fuzzy； comprehensive judgment； network damage； state evaluation

0 引 言

模糊性是最新的网络入侵方式的特性，需要提取模糊的网络受损特征，使得网络受损具有更高的识别能力。一些电脑病毒所攻击的是特性的网络漏洞，有些病毒只针对某种厂商的设备，或是某种操作系统的漏洞，所以很难识别这些病毒的特性。模糊网络会在数据网络通信过程中受到极大的损害，只有通过特定的方式才能对上述病毒进一步防范，关联熵特征分析方式是过去传统提取受损特征的方式，在增加网络受损特征分布属性模糊性的同时，无法准确识别受损特征。基于以上问题，本文提出一种以粒子滤波为基础的模糊网络受损状态评估方式。

1 网络受损数学模型和信号分析

分布式的受损方式是网络受损者运用的方式，这样受害主机或网络就与外界分离，不能对外界的状况进行处理，从而导致网络不能正常工作。本文通过构建信号模型和预处理模型来优化提取模糊网络受损特征。模糊网络受损特征模型主要在受损信息特征的博弈中构建，其中可通过进行[Ri（P）]对[Pi]求导获得受损行为检测的最佳价格函数，将函数值设为0，[αkn]表示静态模型的参数，[en]表示观测误差，得到下属函数为：

4 结 语

本文优化了模糊网络受损特征的提取方法，可更高效和准确地识别网络受损特征。本文研究了基于粒子滤波的模糊网络受损特征优化提取方法，设计了新的粒子滤波联合函数，把模糊网络受损信号分段分成一些局部进行分析考察，实现模糊网络受损特征的优化粒子滤波提取。实验结果显示，基于本文研究的模糊网络受损特征检测方法拥有优越的性能，检测准确性良好，在网络安全领域中应用价值较大。

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