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题名基于随机松弛优选策略的网络脆弱性弥补算法
被引量：1
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作者
赵光胜
程庆丰
孙永林
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机构
解放军外国语学院语言工程系
国防科技大学计算机学院
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期237-245,共9页
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基金
国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(2009AA01Z432)
国家自然科学基金资助项目(60873215
+1 种基金
61003303)
信息保障技术重点实验室开放基金资助项目(KJ-13-109)~~
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文摘
为了在大规模网络中构建代价最小的脆弱性弥补方案,提出了一种基于随机松弛优选策略的网络脆弱性弥补算法(MCNHA-SLOS),并分析了算法的有效性。MCNHA-SLOS是一种近似最优算法,通过在全部弥补方案空间的一系列随机松弛子空间中进行迭代计算,使近似最优弥补方案必定落入低代价弥补方案空间中。实例分析和仿真结果表明,MCNHA-SLOS具有高效、精度可控、渐近最优等特点,能够应用于大规模网络环境。
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关键词
网络脆弱性
攻击图
网络脆弱性弥补
随机松弛优选
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Keywords
network vulnerability
attack graph
minimum-cost network hardening
stochastic loose optimize strategy
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分类号
TN915.08
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于并行遗传算法的网络最优弥补模型
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作者
吴蓓
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机构
四川广播电视大学
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第5期105-109,共5页
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文摘
将攻击图与并行遗传算法相结合,提出了一种基于并行遗传算法的网络最优弥补模型(PGA-ONHM),该模型能得到目标网络系统的近似解。为了验证该模型的可行性、有效性和可扩展性,从不同的分析角度进行仿真验证,实验结果表明:并行遗传算法的CPU消耗时间随着初始属性节点数量的增加呈多项式增加,随着子群体数量的增加呈减小趋势;无论是平均迭代次数还是单次迭代的平均计算时间,并行遗传算法比经典遗传算法都要优越;并行遗传算法可以得到较好的加速比,能够克服局部最优解的问题,可以适用于大规模复杂的网络系统。
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关键词
网络脆弱性
攻击图
网络脆弱性弥补
PGA-ONHM
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Keywords
network vulnerability
attack graph
network vulnerability hardening
PGA-ONHM
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分类号
O242.23
[理学—计算数学]
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