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摘要
为了验证网络威胁时序混沌预测模型的可行性和适用性,提出一种基于R/S分析的网络威胁时序分形自相似性分析方法,通过计算并检验3个威胁数据集中选出的典型威胁时序样本的Hurst指数,验证了连续和间断的网络威胁时序具有统计自相似性,因此可预测性较好,而稀疏的威胁时序不具有统计自相似性,可预测性较差。为利用分形和混沌等复杂非线性系统方法进行信息安全风险评估与威胁频率预测奠定了理论基础。
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为了验证网络威胁时序混沌预测模型的可行性和适用性,提出一种基于R/S分析的网络威胁时序分形自相似性分析方法,通过计算并检验3个威胁数据集中选出的典型威胁时序样本的Hurst指数,验证了连续和间断的网络威胁时序具有统计自相似性,因此可预测性较好,而稀疏的威胁时序不具有统计自相似性,可预测性较差。为利用分形和混沌等复杂非线性系统方法进行信息安全风险评估与威胁频率预测奠定了理论基础。
