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摘要
传统层次化网络安全态势评估模型在应用时，主要利用入侵检测系统和警报系统发挥态势评估作用，对警告要素关联性缺乏关注。文章以神经网络为基础背景探讨互联网安全态势预测，意在完善层次化态势评估模型，融入模糊层，为提升网络安全态势评估质量提供保障。通过实践分析可知，模糊层构建后，能够通过警报匹配模式衡量警报成功率数值指标，并且进一步对警报威胁性、警报成功率、警报周期3项指标进行明确，确认其对网络安全态势影响程度。最后，在不同模型结构层级上计算出综合警报态势值，达到优化错报漏报问题、提升评估结果准确度的目标。
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