简介:摘要:随着互联网技术的发展和应用,网络安全威胁识别与防御已成为当前亟需解决的问题。本研究采用大数据技术,对网络安全威胁进行识别与防御研究。基于大数据分析框架,对海量网络数据进行分析和处理,采用机器学习方法对网络流量中的异常行为进行准确识别,并构建了实时威胁识别与防御模型。研究结果表明,与传统网络安全防御策略相比,这种方法在识别网络异常行为和应对网络攻击上更具有效性和实时性,大大提升了网络安全防护的能力。此外,本研究进一步对比了不同机器学习算法在网络安全威胁识别中的性能和效率,为选择更为高效的网络安全防御策略提供了有益参考。本研究有助于促进网络安全威胁识别技术的发展,提高网络安全防护的预警水平和应对能力,充分发挥大数据在网络安全领域中的优势。
简介:针对航空兵对地攻击作战目标选择,提出了一种基于威胁评估的打击目标分配与优先排序方法。首先,根据任务的意图、目标的战略价值及目标对战机的直接威胁等多种因素在目标威胁评估中的重要性,利用灰色关联分析法对拟打击的地面目标进行威胁评估;然后,根据目标威胁程度与攻击机编队本身情况,采用分群算法对目标进行初始分配,并利用遗传算法、兼顾机群整体优势最大化及目标分配均匀度,得到目标与攻击机编队之间的全面分配方案;最后,结合目标分配方案,综合考虑上级指令、战场情况及目标的威胁程度,给出打击目标优先级排序建议。该方法在航空兵对地攻击作战中,对正确使用兵力和运用火力具有指导意义。