[发明专利]基于贝叶斯估计的计算机网络对抗情报信息可信度评估系统

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯估计的计算机网络对抗情报信息可信度评估系统，包括有服务响应时间实验数据配置模块(11)、先验分布建立模块(1)、先验分布初始值配置模块(12)、评估数据输入模块(2)、Bayes公式构造及计算模块(21)、参数最大后验估计计算模块(22)、后验分布构造模块(23)和信息可信度计算模块(3)。本发明引入贝叶斯统计理论将针对网络节点运行状态中服务响应时间的内容可信度提出一种具体的评估方法，信息可信度是根据信息在历史知识中出现的概率计算得来。贝叶斯统计理论在基于先验分布和后验信息的基础上建立对观察对象的后验分布中得到广泛的应用。

主权项

一种基于贝叶斯估计的计算机网络对抗情报信息可信度评估系统，其特征在于：包括有服务响应时间实验数据配置模块(11)、先验分布建立模块(1)、先验分布初始值配置模块(12)、评估数据输入模块(2)、Bayes公式构造及计算模块(21)、参数最大后验估计计算模块(22)、样本后验分布构造模块(23)和信息可信度计算模块(3)；服务响应时间实验数据配置模块(11)在评估数据先验分布不存在的情况下，通过读取用户实验数据，生成用户实验数据配置文件FILE11，输出给先验分布建立模块(1)；先验分布初始值配置模块(12)在评估数据先验分布和用户实验数据不存在的情况下，读取用户输入的样本和分布参数的先验分布值，并生成先验分布初始值配置文件FILE12，输出给先验分布建立模块(1)；先验分布建立模块(1)在评估数据先验分布存在的情况下，读取数据库中的先验分布历史信息S1并输出给Bayes公式构造及计算模块(21)。在评估数据先验分布不存在的情况下，对接收的用户实验数据配置文件FILE11或者先验分布初始值配置文件FILE12进行处理，生成先验分布历史信息S1并输出给Bayes公式构造及计算模块(21)；评估数据输入模块(2)从数据库中读取待评估的服务响应时间信息和评估参数集合，并生成待评估信息文件FILE2输出给Bayes公式构造及计算模块(21)；Bayes公式构造及计算模块(21)用于构建针对分布参数的后验分布计算的Bayes公式，并计算得出分布参数的后验分布信息S21输出给参数最大后验估计计算模块(22)；参数最大后验估计计算模块(22)用于计算分布的最大后验估计信息，并输出最大后验估计信息S22给样本后验分布构造模块(23)；样本后验分布构造模块(23)用于计算待评估信息所属样本的后验分布，并输出样本后验分布信息S23给信息可信度计算模块(3)；信息可信度计算模块(3)用于基于后验分布信息构造可信度计算公式并得出最终每条服务响应时间信息的可信度信息。