为提高传统风险评估模型识别网络攻击的准确概率,笔者提出基于Web的网络信息安全风险评估模型研究,在计算风险因素的风险值、识别风险因素的脆弱性、处理原始数据信息矩阵的基础上,利用智能Web算法中的聚类法识别风险因素对网络信息的破坏程度、风险因素进行模块化的细化评估。对比实验得出,该模型识别攻击风险的准确率提高了2.2%。
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