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網絡安全態勢要素選取的質量對網絡安全態勢評估的準確性起到至關重要的作用，而現有的網絡安全態勢要素提取方法大多依賴先驗知識，并不適用于處理網絡安全態勢數據。為提高網絡安全態勢要素提取的質量與效率，提出一種基于屬性重要度矩陣的并行約簡算法，在經典粗糙集基礎上引入并行約簡思想，在保證分類不受影響的情況下，將單個決策信息表擴展到多個，利用條件熵計算屬性重要度，根據約簡規則刪除冗余屬性，從而實現網絡安全態勢要素的高效提取。為驗證算法的高效性，利用Weka軟件對數據進行分類預測，在NSL-KDD數據集中，相比利用全部屬性，通過該算法約簡后的屬性進行分類建模的時間縮短了16. 6%；對比評價指標發現，相比現有的三種態勢要素提取算法（遺傳算法（ CA）、貪心式搜索算法（CSA）和基于條件熵的屬性約簡（ARCE）算法），該算法具有較高的召回率和較低的誤警率。實驗結果表明，經過該算法約簡的數據具有更好的分類性能，實現了網絡安全態勢要素的高效提取。
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