基于ARIMA模型的网络安全威胁预测方法：精度与趋势分析

网络安全威胁态势预测是现代网络环境中一项至关重要的任务，因为有效的预测能帮助企业和组织提前做好防御措施，降低潜在的风险。本文《论文研究-基于ARIMA模型的网络安全威胁态势预测方法》提出了一种创新的方法来解决这个问题。ARIMA模型，全称自回归整合滑动平均模型，是一种广泛应用于时间序列数据分析的统计工具，尤其在预测序列趋势上表现出色。 该研究方法首先关注网络安全相关的关键要素，如服务状态、系统漏洞和弱点等，通过系统地收集和分析这些数据，构建网络安全威胁态势值。态势值的计算过程既考虑了当前状况，也反映了历史趋势，确保了预测的准确性。然后，利用ARIMA模型对这些态势值的时间序列进行建模，捕捉其内在的规律和动态变化。 ARIMA模型包括三个关键参数：p（自回归阶数）、d（差分阶数）和q（移动平均阶数），它们共同决定了模型的复杂性和预测能力。通过对这些参数的恰当设定，模型能够有效地处理非线性、季节性或随机性的影响，从而提高预测的精度。 论文的实验结果显示，这种方法在实际应用中显示出显著的效果。它不仅能够准确地反映出网络安全威胁态势的真实变化趋势，而且预测的精确度得到了验证。这对于网络安全管理人员来说，意味着他们可以依据模型的预测提前调整策略，减少威胁发生的可能性，保护网络系统的稳定运行。 此外，本文还强调了合作研究的重要性，作者李凯和曹阳分别在网络安全与数据挖掘和空间信息技术及信息系统安全领域有所专长，他们的联合工作无疑为研究带来了更深入的视角和专业知识。 这篇论文提供了一个实用的框架，展示了如何通过ARIMA模型来提升网络安全威胁态势预测的科学性和有效性，对于网络安全领域的研究和实践具有很高的参考价值。