基于双枝模糊逻辑攻击模型的分层推理算法

针对以模糊Petri网为理论基础的网络攻击模型BBFPAN自学习能力差的缺点,本文首先提出一种新的适用于对攻击模型BBFPAN进行层次式划分的分层算法,为将神经网络理论引入攻击模型的研究奠定了基础。为了使攻击模型BBFPAN能够清晰地反映网络攻击过程中各节点的状态变化情况,发现网络系统的漏洞,本文首次将双枝模糊逻辑理论应用于攻击模型BBF-PAN的推理计算,提出了BBFPAN模型推理的基本规则,给出了一种BBFPAN分层推理算法,并通过实验验证了算法的正确性。