基于近似权重的网络安全威胁评估方法 (2008年)

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简介：
本研究提出了一种基于近似权重的网络安全威胁评估方法，旨在有效识别和量化网络中的潜在安全风险，增强防护策略。该方法通过分析历史数据来确定关键参数的重要性，为决策者提供科学依据以优化资源分配，提升整体安全性。传统的AHP方法由于判断值受到人为因素的影响较大，在衡量多因素权重时往往会出现结果不一致的情况，从而影响结论的准确性和评估结果的可信性。本段落以网络风险评估中的威胁评估为例，建立了一个基于“威胁对资产的影响—安全属性—攻击”的模型来评价威胁的风险等级，并利用层次化的计算方法从区间判断矩阵出发，将其逼近到一般的数字判断矩阵，进而得出各层元素的大致权重值。通过实例验证显示，该方法能够精确地、自动量化实时风险状况。

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基于近似权重的网络安全威胁评估方法 (2008年)

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本研究提出了一种基于近似权重的网络安全威胁评估方法，旨在有效识别和量化网络中的潜在安全风险，增强防护策略。该方法通过分析历史数据来确定关键参数的重要性，为决策者提供科学依据以优化资源分配，提升整体安全性。传统的AHP方法由于判断值受到人为因素的影响较大，在衡量多因素权重时往往会出现结果不一致的情况，从而影响结论的准确性和评估结果的可信性。本段落以网络风险评估中的威胁评估为例，建立了一个基于“威胁对资产的影响—安全属性—攻击”的模型来评价威胁的风险等级，并利用层次化的计算方法从区间判断矩阵出发，将其逼近到一般的数字判断矩阵，进而得出各层元素的大致权重值。通过实例验证显示，该方法能够精确地、自动量化实时风险状况。

2024年中期网络安全威胁报告

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本报告深入分析了2024年上半年的全球网络安全态势，涵盖最新的网络攻击趋势、安全漏洞及防御策略，旨在为企业和个人提供切实可行的安全建议。近日，《网络安全威胁2024年中报告》由奇安信威胁情报中心发布。该报告涵盖了高级持续性威胁（APT）、勒索软件、互联网黑产以及漏洞利用等多个方面。在APT攻击活动中，2024年上半年的攻击主要集中在信息技术、政府和科研教育领域。未知威胁组织（UTG）还对新能源、低轨卫星及人工智能等领域构成威胁。关于勒索软件，全球范围内有众多家族并不断出现新型变种，它们采用“双重勒索”模式，并利用漏洞或恶意软件进行攻击。在互联网黑产方面，不法分子使用网络技术形成黑色产业链。这些犯罪活动手法多样，目标包括IT运维人员及线上考试系统等，其目的是获取经济利益。此外，在0day 漏洞的利用上，上半年共发现25个新漏洞。攻击者从以往主要针对微软、谷歌和苹果转向了边界设备，并尝试新的攻击角度。根据往年惯例，《报告》还详细介绍了各地区活跃APT组织及热点APT攻击事件的情况。

基于MATLAB的威胁评估仿真程序

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本项目开发了一套基于MATLAB平台的威胁评估仿真工具，旨在通过模拟各种复杂场景来分析潜在风险因素，并提供优化决策支持。通过MATLAB对发现的目标属性进行分析判断，并根据威胁等级进行排序。代码经过实测有效。

基于目标作战意图的信息融合威胁评估方法

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本研究提出一种新型信息融合技术，旨在更准确地评估战场上的潜在威胁，依据敌方可能的战略意图进行风险预测与决策支持。针对不确定信息条件下目标威胁评估缺乏融合作战意图信息的现状,本段落提出了一种基于IFIOWA算子并融合目标作战意图信息的目标威胁评估方法。首先，在战场目标存在不确定性的情况下，以直觉模糊集为基础，利用直觉模糊诱导有序加权平均算子(IFIOWA)进行不确定信息的信息集结；其次，通过灰色关联群决策方法将作战意图与指标值知识测度相融合，并将其作为IFIOWA算子的诱导值；再次，在基于最小二乘法的基础上结合指标排序位置权重和评估信息权重，获得多类型融合的IFIOWA算子的位置权重；最后，利用IFIOWA算子对各指标进行集结处理，并采用理想解贴近度的方法计算目标威胁程度。通过实际案例验证了该方法的有效性与合理性，在融合目标作战意图信息方面表现出色。

ArcGIS教程：评估3D飞行路径与走廊的安全威胁

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本教程详细讲解如何利用ArcGIS软件分析和优化三维飞行路线及走廊，识别潜在安全风险，提高航空安全性。在军事应用中，飞行路径规划的一个关键部分是评估来自高射炮等威胁的风险。这是一个固有的三维问题，因为武器的射程基于该威胁与飞机飞行路径之间的三维直线距离来确定。

基于城市交通加权网络模型的节点重要性评估方法

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本研究提出了一种新的基于城市交通加权网络模型的方法来量化和评估节点的重要性。通过考虑道路连接性和流量数据，这种方法可以有效地识别城市中关键的交通枢纽，并为城市规划提供指导。本段落讨论的知识点主要包括城市交通网络分析、复杂网络理论、加权网络模型以及节点重要性评价方法。首先，城市交通网络分析涉及通过图论、运筹学等手段来研究如何优化城市的道路系统（包括公路、桥梁、隧道及轨道交通），以提高其效率和安全性。这一领域关注的焦点是如何减少拥堵并提升整体的城市生活质量与环境质量。其次，复杂网络理论探讨了自然界和社会中的各种网络结构特性，如互联网或社交网络，并揭示它们的小世界性和无标度性等特征。这些研究为理解各类复杂的系统提供了基础框架。接着，加权网络模型考虑现实生活中节点间连接强度的差异，通过引入权重来更好地描述这种关系。例如，在城市交通中，不同道路等级之间的流量和拥堵程度可以用作边上的权重参数。这一理论有助于更精确地模拟实际场景中的复杂情况。最后，关于节点重要性评价方法的研究旨在开发新的指标以评估网络结构中的关键点位置及其在网络功能和服务能力方面的贡献。“权度”作为一种基于拓扑的新型衡量标准被提出，它结合了节点的位置信息和连接权重来量化其在系统中扮演的角色。这种方法对城市交通规划与管理具有重要的实际应用价值。综上所述，本段落的研究旨在构建一种评估城市交通网络中关键节点重要性的新方法，并通过实证分析验证该模型的有效性。这为未来的城市交通决策提供了理论依据和技术支持。

基于信息熵与TOPSIS法的目标威胁评估与排序

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本研究结合信息熵与TOPSIS方法，提出了一种有效评估和排序目标威胁的新模型，为决策者提供科学依据。基于信息熵和TOPSIS法的目标威胁评估及排序方法能够有效地对目标进行综合评价与优先级排列。这种方法结合了信息熵理论来处理不确定性数据，并利用技术性理想方案（TOPSIS）模型来进行多准则决策分析，从而实现对潜在威胁的精准识别和有效管理。

基于混沌海豚群算法优化灰色神经网络的空中目标威胁评估

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本研究提出了一种结合混沌海豚群算法与灰色神经网络的方法，用于提升空中目标威胁评估的准确性和效率。通过优化模型参数，该方法能有效处理复杂战场环境中的不确定性信息，为决策者提供有力支持。本段落分析了空中目标威胁评估的特点，并综合考虑威胁价值、能力和程度建立了相应的评估框架；针对海豚群算法在局部最优解及早熟收敛上的问题，提出了一种混沌海豚群算法，在该方法中引入了混沌搜索策略，通过混沌初始化、动态分群和早期优化机制提高了全局寻优能力。本段落利用改进后的混沌海豚群算法对灰色神经网络的初始参数进行优化，并基于此建立了新的灰色神经网络模型用于空中目标威胁评估。仿真实验结果表明，在保证一定收敛速度的前提下，该方法能够提高寻优精度并优于传统灰色神经网络和基本海豚群优化的灰色神经网络在测试集上的预测效果，验证了所提算法模型的有效性。

基于深度学习的网络安全态势评估新方法.pdf

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本文提出了一种利用深度学习技术进行网络安全态势评估的新方法，通过分析网络流量数据，识别潜在威胁，提升安全防护水平。本段落提出了一种利用深度学习技术来评估网络环境态势的方法。该方法通过分析在网络扫描过程中收集的风险信息进行分类及特征提取，并以此训练深度神经网络模型。基于此模型的学习结果，可以预测攻击对网络可能造成的影响，并据此对当前的网络安全状况进行全面评估。这种方法能够量化描述整个网络的安全问题，从而有效地针对不同协议层、来源和手段发起的各种攻击做出风险评价，并调度资源进行相应的拦截与防护措施。

网络猎人：揭秘自动化的网络安全威胁狩猎

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《网络猎人》一书深入探讨了自动化技术在网络空间安全中的应用，聚焦于如何利用先进的工具和技术来识别、分析和应对不断演变的安全威胁。本书为读者提供了全面的方法论和实用技巧，助力构建更加智能、高效的网络安全防御体系。网络安全指的是保护互联网连接的系统和数据不受攻击、破坏或未经授权访问的一系列实践和技术。随着技术的发展，网络安全已成为个人、企业和政府组织必须面对的重要问题。其目标是确保数据保密性、完整性和可用性的实现。 ### 网络安全的关键方面包括： 1. **保密性**：保证敏感信息不被未授权人员获取。 2. **完整性**：确保在存储和传输过程中，数据不会受到非法修改或破坏。 3. **可用性**：保障授权用户能够在需要时访问到所需的数据与资源。 ### 网络安全面临的威胁主要包括： - **恶意软件**：包括病毒、蠕虫及特洛伊木马等，它们可能破坏系统功能、窃取数据或者执行其他有害行为。 - **网络钓鱼**：通过伪造的电子邮件或网站诱骗用户提供敏感信息。 - **拒绝服务攻击（DDoS）**：利用大量流量对目标服务器发起攻击，导致其无法正常提供服务。 - **社交工程**：采用心理操纵技术来促使人们泄露敏感的信息。