集成化网络存储安全脆弱性区域的检测仿真

摘要

cqvip:为了确保集成化网络存储的信息安全,需要实时进行节点安全脆弱性评估,检测安全脆弱性区域,以便及时修复。针对当前网络存储安全脆弱性区域检测方法存在的检测结果反馈延时较长,误检率较高,查全率较低等问题,提出基于神经网络的集成化网络存储安全脆弱性区域检测方法。根据贝叶斯攻击图分析集成化网络存储节点间的可达关系,结合证据理论与后验概率理论,综合计算原子攻击可达概率,据此评估对应区域的安全脆弱性;利用神经网络模型预估安全脆弱性区域检测器运行状态,并计算节点状态回执信息估计值,通过该估计值与安全脆弱性评估结果的比较,判定节点是否为安全脆弱性节点,检测出网络存储安全脆弱性区域。实验结果表明,所提方法的检测结果反馈延时短于实验对比方法,误检率低于实验对比方法,且查全率更高,具备较好的可操作性与扩充能力。