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網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素選取的質(zhì)量對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評(píng)估的準(zhǔn)確性起到至關(guān)重要的作用，而現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素提取方法大多依賴先驗(yàn)知識(shí)，并不適用于處理網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢數(shù)據(jù)。為提高網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素提取的質(zhì)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(jīng)典粗糙集基礎(chǔ)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(gè)決策信息表擴(kuò)展到多個(gè)，利用條件熵計(jì)算屬性重要度，根據(jù)約簡規(guī)則刪除冗余屬性，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素的高效提取。為驗(yàn)證算法的高效性，利用Weka軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測，在NSL-KDD數(shù)據(jù)集中，相比利用全部屬性，通過該算法約簡后的屬性進(jìn)行分類建模的時(shí)間縮短了16. 6%；對(duì)比評(píng)價(jià)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)，相比現(xiàn)有的三種態(tài)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過該算法約簡的數(shù)據(jù)具有更好的分類性能，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素的高效提取。
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