基于贝叶斯网络的动态信任模型研究

河南大学硕士学位论文基于贝叶斯网络的动态信任模型研究姓名：谢苑申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：申石磊;何欣20100501第１Ｖ页河南大学研究生硕士学位论文ｍａｋｅａｎｄａｎａｌｙｚｅｉｎｄｅｔａｉｌ．Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓｈａｖｅｂｅｅｎｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｏ．Ｓｕｒｖｅｙｒｅｓｕｌｔｓａｎｄａｐｒｉｏｒｉｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｒｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄ，Ａｎｄｐｒｏｖｅｄｉｔ’Ｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅｉｎｔｈｅｏｒｙ．ＴｈｅｍｏｄｅｌａｃｈｉｅｖｅｓｔｈｅｄｅｓｉｇｎｇｏａｌｓＥｘｐｅｃｔｅｄ．（３）ＳｉｍｕｌａｔｉｎｇｉｎＭＡＴＬＡＢ６．０，ｔｈｅｎｅｗｄｙｎａｍｉｃｔｒｕｓｔｍｏｄｅｌｈａｓｂｅｅｎｖａｌｉｄａｔｅｄ．Ｉｔｉｓｏｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｆａｉｒ，ａｎｄｈａｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｅｌｉｍｉｎａｔｅｓｕｎｆａｉｒｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｎｅｗｕｓｅｒｓ，ｆｕｒｔｈｅｒｐｒｏｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ．ｒｕｌｅｓ；ｄｙｎａｍｉｃｔｒｕｓｔｍｏｄｅｌ；Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒｕｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋｓ；Ｂａｙｅｓｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ淘宝网购物/第２４页河南大学研究生硕士学位论文的假设称为极大似然假设ｈＭＬ（ｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ，ＭＬ），ｈＭＬ的计算公式如下：‰５ａｒｇ，。

ＨｍａｘＰ（Ｄ［ｈ）（３．４）为了使上述讨论与机器学习问题联系起来，将数据Ｄ称作某目标函数的训练样例，将Ｈ称为候选目标函数空间。

第３４页河南大学研究生硕士学位论文每次交易结束后，交易双方对对方做出评价，当Ｔ＝Ｉ时，假设商品质量属性被认定为“较好＂，则“较好’’的Ｐ值加１。

贝叶斯网络的模型解释方法贝叶斯网络是一种概率图模型，它能够描述多个随机变量之间的依赖关系，并且利用贝叶斯定理进行推理和预测。

在实际应用中，贝叶斯网络可以用于数据分析、风险评估、医学诊断等领域。

然而，贝叶斯网络的模型结构复杂，参数众多，很难直观理解其内在机理。

因此，如何解释贝叶斯网络模型成为了一个重要的问题。

本文将介绍一些解释贝叶斯网络模型的方法和技巧。

1. 数据可视化数据可视化是解释贝叶斯网络模型的重要手段之一。

通过绘制变量之间的关系图、概率分布图和条件概率分布图，可以直观地展示贝叶斯网络的结构和参数。

例如，对于一个简单的贝叶斯网络模型，可以用条形图或者饼图来展示不同变量之间的概率关系，从而更好地理解模型的特征和预测结果。

2. 特征重要性分析在解释贝叶斯网络模型时，特征重要性分析是一种常用的方法。

通过计算不同变量对预测结果的影响程度，可以帮助我们理解模型是如何做出决策的。

一些常见的特征重要性分析方法包括：信息增益、基尼系数、变量权重等。

这些方法可以帮助我们找出对预测结果影响最大的变量，从而更好地理解模型的预测机理。

3. 参数解释贝叶斯网络模型中的参数是描述变量之间依赖关系的重要组成部分。

在解释模型时，我们可以通过解释参数的意义和取值范围来理解模型的内在机理。

例如，对于一个贝叶斯网络模型，可以通过解释每个参数代表的条件概率值，来理解变量之间的依赖关系。

此外，我们还可以通过参数的统计显著性检验来评估参数的可信度，帮助我们更好地理解模型的稳定性和可靠性。

4. 模型对比分析在解释贝叶斯网络模型时，模型对比分析是一种重要的方法。

通过比较不同模型的结构和参数，可以帮助我们更好地理解模型的优劣势。

例如，可以通过对比不同贝叶斯网络结构的预测效果和解释能力，来评估模型的可靠性和合理性。

此外，模型对比分析还可以帮助我们发现模型的局限性和改进空间，从而指导我们进行模型优化和调整。

5. 敏感度分析在解释贝叶斯网络模型时，敏感度分析是一种重要的技术手段。

数学统计中的贝叶斯网络与模型贝叶斯网络是一种图形模型，用于描述随机变量之间的概率关系。

它基于贝叶斯定理，并通过有向无环图表示概率依赖关系。

贝叶斯网络在数学统计中具有广泛的应用，可以用于数据分析、模式识别、决策支持等领域。

本文将从贝叶斯网络的定义、应用和相关模型等方面进行探讨。

一、贝叶斯网络的定义与基本概念贝叶斯网络由节点和有向边组成，节点表示随机变量，有向边表示变量之间的概率依赖关系。

贝叶斯网络还包括概率表，用于描述变量之间的条件概率分布。

在贝叶斯网络中，每个节点的条件概率都可以通过贝叶斯定理计算得到。

贝叶斯网络的主要目标是通过观测到的证据推断变量之间的关系。

二、贝叶斯网络的应用1. 数据分析：贝叶斯网络可以用于数据分析和概率推断。

通过给定的证据，可以推断出其他未观测到的变量的概率分布，从而进行数据预测和模型验证等分析任务。

2. 模式识别：贝叶斯网络可以用于模式识别和分类问题。

通过学习贝叶斯网络的结构和参数，可以从无标签的数据中自动学习分类器，用于识别模式和进行分类任务。

3. 决策支持：贝叶斯网络可以用于决策支持系统。

通过建立贝叶斯网络模型，可以将不同决策的影响和风险考虑在内，帮助决策者做出最佳决策。

三、常见的贝叶斯网络模型1. 隐马尔可夫模型（HMM）：HMM是一种常见的贝叶斯网络模型，在语音识别、自然语言处理等领域广泛应用。

HMM模型将观测变量和隐藏状态变量通过马尔可夫链相互关联，用于序列数据的建模和推断。

2. 图模型（GM）：GM是一种用于建模复杂概率分布的贝叶斯网络模型。

它通过多个节点之间的连接，描述变量之间的高阶依赖关系。

GM模型在计算机视觉、自然语言处理等领域具有广泛的应用。

3. 组合图模型（CGM）：CGM是一种将多个图模型结合起来的贝叶斯网络模型。

通过组合不同的图模型，可以描述更复杂的概率分布和变量之间的依赖关系，用于问题求解和推断。

四、贝叶斯网络的学习和推断算法贝叶斯网络的学习算法主要包括参数学习和结构学习。

基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术研究近年来，随着互联网的普及，网络安全问题也越来越受到了重视。

各种网络攻击频频发生，给公民及企业带来了严重的损失，因此网络安全关注度的提高已经成为了当下的重要话题，也必须重视。

而贝叶斯算法作为一种在机器学习和自然语言处理等多个领域广泛应用的算法，也在近年来的网络安全领域得到了越来越广泛的应用。

基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术更是成为了网络安全领域的热点之一。

一、基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术网络安全态势感知技术是指通过对网络上的安全信息进行收集，处理和分析，从而对网络安全状况进行判断和预测。

基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术以贝叶斯公式为基础，通过对历史数据进行训练和建模，并结合实时数据进行判断和分析，从而实现对网络安全威胁的快速发现和准确判断。

二、贝叶斯算法在网络安全态势感知技术中的应用1、垃圾邮件过滤垃圾邮件是网络安全领域中经常出现的问题，如何有效地过滤垃圾邮件成为了每个企业和个人都需要面对的问题。

而基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术就是将一封邮件分成若干个单词，通过计算每个单词在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率，从而进行判断。

2、入侵检测入侵检测是网络安全领域中非常重要的一个环节，旨在发现并防御未经授权的访问。

贝叶斯算法在入侵检测中的作用就是通过训练和建模历史数据，从而对实时数据进行分析和判断，以及及时发现和修复安全漏洞。

3、网络攻击预测网络攻击行为是网络安全领域中的一大难题，但贝叶斯算法可以通过对攻击历史数据的训练和建模，有效的预测未来的攻击，从而提前做出应对措施，减小损失。

三、贝叶斯算法在网络安全领域的优势1、准确性高基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术是一种可以精确推导出结果的算法。

通过对历史数据进行训练和建模，结合实时数据进行分析和判断，可以准确的判断当前网络安全状况。

2、可靠性好基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术可以结合实时数据进行判断，从而更好地适应实际情况。

基于贝叶斯网络的可靠性分析研究随着信息化时代的到来，越来越多的系统和软件被广泛应用于各种领域。

如何保证这些系统和软件的可靠性，成为了一个亟待解决的问题。

基于贝叶斯网络的可靠性分析研究应运而生。

一、什么是贝叶斯网络贝叶斯网络，又称贝叶斯信念网络，是一种用于处理不确定性问题的统计模型。

它可以用来建立变量之间的联合概率分布，并通过先验概率和条件概率来进行推断和预测。

贝叶斯网络的特点是简单、有效、灵活，且可以很好地处理不确定性因素。

二、贝叶斯网络在可靠性分析中的应用在可靠性分析中，贝叶斯网络可以用于建立可靠性模型，分析系统或软件的失效机理、故障模式、可靠性指标等，并预测系统的可靠性、评估系统的维护、优化系统设计等。

常用的贝叶斯网络可靠性分析方法包括最小割集法、概率故障树法、事件重要度分析等。

以最小割集法为例，它是一种利用贝叶斯网络进行可靠性分析的方法。

最小割集是指导致系统故障的最小组合事件，一般由二元节点构成。

通过建立贝叶斯网络，将各个组件的故障状态以及它们之间的关系建模成网络结构，可以计算出每个最小割集的发生概率，从而得出系统发生故障的概率。

三、贝叶斯网络在实际应用中的优势和不足相较于传统的可靠性分析方法，基于贝叶斯网络的可靠性分析方法具有以下优势：1. 能够处理大量不确定性因素，并能够实现可靠性参数的自动修正；2. 能够建立多级关系网络模型，实现全系统的可靠性分析；3. 能够针对系统的不同故障模式进行可靠性分析，能够识别重要的故障机理和关键的组件；4. 能够进行灵活的可靠性优化和设计分析。

然而贝叶斯网络也有其不足之处：1. 建模过程需要依赖专家知识，对专业能力要求高；2. 基于先验概率和条件概率进行推断和预测，容易受到先验分布的选择和参数误差的影响；3. 对于大规模高维度的问题，计算复杂度较高，需要采用特定的算法进行优化。

四、结论基于贝叶斯网络的可靠性分析研究具有广泛的应用前景和重要意义。

在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的建模方法、选择适当的参数和先验概率、采用有效的算法进行计算，以提高分析结果的准确性和可靠性。

贝叶斯网络是一种用于建模概率关系的图模型，它可以帮助我们理解不同变量之间的相互作用关系。

在实际应用中，贝叶斯网络常常被用来进行风险评估、医学诊断、金融风险分析等。

本文将围绕贝叶斯网络的模型解释性分析展开讨论，从不同角度出发，探索其在实际应用中的价值和潜力。

首先，贝叶斯网络在模型解释性方面具有独特优势。

通过构建网络结构和定义节点之间的关系，我们可以清晰地了解各个变量之间的依赖关系和影响程度。

这种直观的图形化表示方式，使得我们可以直观地理解模型的结构和参数之间的关系，从而帮助我们更好地解释模型的预测结果。

比如在医学诊断中，我们可以通过贝叶斯网络清晰地了解各种症状之间的依赖关系，从而更好地辅助医生进行诊断。

其次，贝叶斯网络还可以帮助我们识别潜在的因果关系。

在现实生活中，很多问题都是多因素导致的，而且这些因素之间往往存在复杂的相互作用关系。

通过构建贝叶斯网络，我们可以清晰地了解各个因素之间的因果关系，从而帮助我们更好地预测结果和制定决策。

比如在金融风险分析中，我们可以通过贝叶斯网络找出导致风险的关键因素，并且了解它们之间的因果关系，从而更好地制定风险管理策略。

此外，贝叶斯网络还可以帮助我们进行因果推断。

通过模型的参数估计和贝叶斯推断方法，我们可以得到各个变量的后验分布，从而可以对未来的结果进行预测。

这种基于因果关系的推断方法，使得我们可以更加准确地预测未来的结果，并且可以提供决策支持。

比如在市场营销中，我们可以通过贝叶斯网络对不同因素对销售额的影响进行推断，从而更好地制定营销策略。

总之，贝叶斯网络的模型解释性分析具有重要的实际应用价值。

通过构建网络结构和定义变量之间的关系，我们可以清晰地了解各个变量之间的依赖关系和影响程度，从而帮助我们更好地解释模型的预测结果。

此外，贝叶斯网络还可以帮助我们识别潜在的因果关系，并且进行因果推断，从而更好地预测结果和制定决策。

因此，在实际应用中，我们可以利用贝叶斯网络进行风险评估、医学诊断、金融风险分析等，从而提高预测的准确性和决策的科学性。

人工智能领域的贝叶斯动态网络模型在不确定性推理中的应用研究摘要：贝叶斯动态网络模型在人工智能领域中扮演着重要的角色，它能够处理不确定性推理问题，并且能够自适应地根据新的观测数据来更新网络结构和参数。

本文将介绍贝叶斯动态网络模型的基本概念、原理及其在不确定性推理中的应用，讨论其优势与局限性，并探讨其未来的发展方向。

第一章引言1.1 背景1.2 研究目的1.3 文章结构第二章贝叶斯动态网络模型的基本概念2.1 贝叶斯原理2.2 动态网络模型2.3 贝叶斯动态网络模型第三章贝叶斯动态网络模型的原理3.1 动态网络的结构3.2 参数学习与推理3.3 动态网络的更新第四章贝叶斯动态网络模型在不确定性推理中的应用4.1 异常检测4.2 预测与决策4.3 机器学习与数据挖掘4.4 智能推荐系统第五章贝叶斯动态网络模型的优势与局限性5.1 优势5.2 局限性第六章贝叶斯动态网络模型的未来发展方向6.1 效率与可伸缩性6.2 结构与参数学习6.3 整体系统设计与优化第七章结论7.1 主要研究内容7.2 创新点7.3 未来展望第一章引言1.1 背景人工智能领域的发展已经取得了显著的成就，但面临着不确定性推理问题。

不确定性推理是指在存在不完整和模糊信息的情况下，推理过程不仅依赖于已有的知识，还需要根据新的观测数据进行更新和调整。

贝叶斯动态网络模型可以很好地处理这一问题。

1.2 研究目的本文的目的是介绍贝叶斯动态网络模型的基本概念、原理及其在不确定性推理中的应用。

通过对其优势与局限性的分析，探讨其未来的发展方向，以期为人工智能领域的研究和应用提供参考。

1.3 文章结构本文分为七个章节。

第二章介绍贝叶斯动态网络模型的基本概念，包括贝叶斯原理、动态网络模型和贝叶斯动态网络模型的定义。

第三章解析贝叶斯动态网络模型的原理，包括动态网络的结构、参数学习与推理以及动态网络的更新。

第四章探讨贝叶斯动态网络模型在不确定性推理中的应用，包括异常检测、预测与决策、机器学习与数据挖掘以及智能推荐系统。

动态贝叶斯网络DBN2008年12月08日星期一 14:49贝叶斯网络（Bayesian Networks）也被称为信念网络（Belif Networks）或者因果网络（Causal Networks），是描述数据变量之间依赖关系的一种图形模式，是一种用来进行推理的模型。

贝叶斯网络为人们提供了一种方便的框架结构来表示因果关系，这使得不确定性推理变得在逻辑上更为清晰、可理解性强。

对于贝叶斯网络，我们可以用两种方法来看待它：首先贝叶斯网表达了各个节点间的条件独立关系，我们可以直观的从贝叶斯网当中得出属性间的条件独立以及依赖关系；另外可以认为贝叶斯网用另一种形式表示出了事件的联合概率分布，根据贝叶斯网的网络结构以及条件概率表（CPT）我们可以快速得到每个基本事件（所有属性值的一个组合）的概率。

贝叶斯学习理论利用先验知识和样本数据来获得对未知样本的估计，而概率（包括联合概率和条件概率）是先验信息和样本数据信息在贝叶斯学习理论当中的表现形式。

贝叶斯网络由以下两部分组成：贝叶斯网的网络结构是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph），其中每个结点代表一个属性或者数据变量，结点间的弧代表属性（数据变量）间的概率依赖关系。

一条弧由一个属性（数据变量）A指向另外一个属性（数据变量）B说明属性A的取值可以对属性B的取值产生影响，由于是有向无环图，A、B间不会出现有向回路。

在贝叶斯网当中，直接的原因结点（弧尾）A叫做其结果结点（弧头）B的双亲结点（parents），B叫做A的孩子结点（children）。

如果从一个结点X有一条有向通路指向Y，则称结点X为结点Y的祖先（ancestor），同时称结点Y为结点X的后代（descendent）。

我们用下面的例子来具体说明贝叶斯网的结构：图2.1 简单的贝叶斯网模型图2.1中共有五个结点和五条弧。

下雪A1是一个原因结点，它会导致堵车A2和摔跤A3。

而我们知道堵车A2和摔跤A3都可能最终导致上班迟到A4。

P2P 网络中基于动态贝叶斯网络可信度量模型郭磊;杨升;肖钟捷;程泽伟【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)006【摘要】本文针对 P2P 网络中节点匿名、动态导致安全性下降，现有信任度模型计算动态性不足等问题，提出了基于动态贝叶斯网络的可信度量计算模型，模型依据历史交互记录数据，从直接信任度与推荐信任度两个方面进行信任度量计算，并考虑到时效性与恶意节点等问题，引入时效因子与惩罚因子。

最后通过仿真实验验证了模型的有效性与可行性。

%Inspired by the deficiency of anonymous nodes, the descent of safety caused by the dynamics and the computation insufficiency of current trustworthiness mode, the paper proposes a computing mode of trust evaluation based on the dynamic Bayesian network. The mode calculates the trustworthiness from the direct trust and commendation one according to the historical interaction data. Time-effect factor and penalty factor are introduced in the paper to solve the problems of timeliness and malicious node. The efficiency and practicability of the mode are proved by the simulation experiment.【总页数】5页(P279-283)【作者】郭磊;杨升;肖钟捷;程泽伟【作者单位】武夷学院数学与计算机学院，武夷山 354300;武夷学院数学与计算机学院，武夷山 354300;武夷学院数学与计算机学院，武夷山 354300;武夷学院数学与计算机学院，武夷山 354300【正文语种】中文【相关文献】1.基于动态贝叶斯网络的可信度量模型研究 [J], 梁洪泉;吴巍2.基于遗传神经网络的可信Web服务度量模型 [J], 张杨;房斌;徐传运3.一种基于可信网络连接的度量模型 [J], 侯迎春;谢辉4.基于可信联盟的P2P网络身份认证机制 [J], 陈盈盈; 章峰; 蒋文保; 周旭5.基于可信联盟的P2P网络身份认证机制 [J], 陈盈盈; 章峰; 蒋文保; 周旭因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

数据贝叶斯网络模型评估报告引言在现代社会中，数据的增长速度越来越快，数据分析变得尤为重要。

随着互联网和社交媒体的普及，人们每天都在产生大量的数据。

这些数据对于决策制定者来说是宝贵的资源，帮助他们更好地理解问题，并做出更明智的决策。

贝叶斯网络是一种用于建模和分析随机变量之间依赖关系的图形模型。

它被广泛应用于数据分析和预测。

本报告将探讨数据贝叶斯网络模型的评估方法，并提供准确度和稳定性的综合评估。

贝叶斯网络模型的基本概念贝叶斯网络（Bayesian network）是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系。

它由一个有向无环图组成，节点代表随机变量，边表示变量之间的依赖关系。

贝叶斯网络模型利用贝叶斯定理和概率论的原理，通过给定条件概率表（Conditional Probability Table，CPT）来描述随机变量之间的条件概率分布。

它可以用来进行推理、预测和因果推断。

贝叶斯网络模型评估方法评估贝叶斯网络模型的准确度和稳定性是非常重要的。

下面将介绍几种常用的贝叶斯网络模型评估方法：数据拟合度评估数据拟合度评估是评估贝叶斯网络模型效果的一个重要指标。

它通过比较模型预测的概率分布与实际观测的概率分布来确定拟合度。

常用的数据拟合度评估指标包括贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC）、最大似然准则（Maximum Likelihood，ML）和平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。

预测性能评估预测性能评估是评估贝叶斯网络模型在新数据上的预测能力的指标。

它通过使用已有数据训练模型，然后用新数据进行预测，并对比预测结果和实际观测结果，来评估模型的预测性能。

常用的预测性能评估指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）等。

动态信任模型研究的开题报告一、选题的背景和意义在现代社会中，人们交互和合作的机会越来越多，交易的方式也越来越多样化。

然而，这些交互和合作是基于信任的。

在信息网络中，由于信息的不对称性和不确定性，信任的建立变得越来越重要，但又面临越来越大的挑战。

网络中的不安全因素包括黑客入侵、病毒攻击、恶意软件等，这些都已经成为网络中的重要威胁。

因此，一种新的模型被提出来来解决这个问题。

该模型基于网络上参与者和信息的实时交互，动态调整信任值，在网络信息安全体系中充当重要的角色。

现存的基于静态规则的安全体系无法解决此类问题，并且家庭和小型网络也需要一种好的动态信任模型来加强安全性。

因此，动态信任模型的研究具有重要的理论和实践意义。

二、研究内容和方法本研究旨在提出一种基于社交网络的动态信任模型，该模型可以在社交网络中自动、快速、准确地评估用户的信任等级，并为参与者之间的交互提供准确的信任值。

本研究采用数据挖掘、深度学习和预测模型等方法，在大型社交网络实验室中建立模型，并针对模型的优化和实现过程进行进一步探索和实验。

具体研究内容包括：1.通过研究和分析现有的信任模型和预测模型，选择和设计适合于社交网络的动态信任模型。

2.研究和应用数据挖掘和深度学习技术，收集并分析社交网络中的大量用户数据，确定有效的特征和参数。

3.建立预测模型，根据用户的历史数据对用户的行为进行预测并计算其信任指数。

4.基于实验室的社交网络环境，优化预测模型，实现准确、自动、实时的信任评估和调整。

三、预期的研究成果和意义1.提出一种基于社交网络的动态信任模型，该模型可以在社交网络中自动、快速、准确地评估用户的信任等级，并为参与者之间的交互提供准确的信任值。

2.设计和实现一个动态信任模型实验平台，以提供一个基于实验证据的方法来评估模型的性能。

3.提供针对社交网络参与者信任评估和调整策略的有效建议，以应对日益增长的网络安全威胁。

四、研究计划本研究将分三个阶段进行：第一阶段（2个月）：1.收集和分析现有的信任模型和预测模型，选择和设计适合于社交网络的动态信任模型。

基于贝叶斯方法的网络安全态势感知模型
叶健健;文志诚;吴欣欣
【期刊名称】《湖南工业大学学报》
【年(卷),期】2014(028)003
【摘要】提出了一种基于贝叶斯方法的网络安全态势感知模型.分析了目前国内外NSSA模型的研究现状.本模型先对历史监测数据进行分析,得到先验概率,随后以构建的时序模型为时间推进过程,利用贝叶斯方法对数据进行处理,将历史的统计数据与监测数据相结合,进行有效的安全预测.在网络结构的构建上,采用层次化结构,配合较合理的评价体系,使得该模型能够准确、快速、合理的对网络安全状态进行预测,并且具有较好的实时性.
【总页数】6页(P65-70)
【作者】叶健健;文志诚;吴欣欣
【作者单位】湖南工业大学计算机与通信学院,湖南株洲412007;湖南工业大学计算机与通信学院,湖南株洲412007;湖南工业大学计算机与通信学院,湖南株洲412007
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于贝叶斯方法的网络安全态势感知模型 [J], 丁华东;许华虎;段然;陈帆
2.基于威胁情报的网络安全态势感知模型 [J], 张红斌;尹彦;赵冬梅;刘滨
3.基于决策树算法的联级网络安全态势感知模型 [J], 周莉;李静毅
4.基于流量探针技术的工业企业侧网络安全态势感知模型研究 [J], 樊荣
5.一种基于多源融合的网络安全态势感知模型 [J], 安鑫;滕子贻;于海;吕阳;吕军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。