27、信息通信技术系统漏洞预测重要方法比较研究

信息通信技术系统漏洞预测重要方法比较研究

在当今数字化时代，企业面临着大量的信息技术安全攻击。为了确保业务的安全、稳定和持续运行，企业需要检测和预测信息技术安全漏洞的数量，并为未来的威胁做好准备。本文将对信息通信技术（ICT）系统漏洞预测的重要方法进行比较研究。

1. 引言

随着ICT系统漏洞和网络威胁呈指数级增长，安全变得越来越重要。企业开始关注漏洞的预测、预报和传播。计算机系统漏洞是指系统或网络中的弱点，可能被攻击者利用来造成损害或入侵网络。这些漏洞可能由于不同软件程序、网络组件之间的意外交互或单个程序的弱点而出现。由于现代网络架构的高度复杂性，不可能找到并关注所有漏洞。

目前，软件漏洞分析和发现的方法大多是近似解决方案，缺乏可靠性或完整性。以往的研究主要集中在提高该过程的某些特定方面，如精度、效率或漏洞覆盖范围。本文将重点关注ICT系统漏洞的预测，现有文献中的预测方法可分为以下三类：
1. 基于时间序列分析的模型 ：自回归积分滑动平均（ARIMA）、指数平滑等。
2. 基于人工智能的模型 ：神经网络、支持向量机（SVM）、贝叶斯网络、k近邻等。
3. 基于统计的模型 ：回归技术、线性回归、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯、决策树、最小均方、可靠性增长模型、统计代码分析等。

本文将详细介绍属于前两类模型的六种方法。

2. ICT系统漏洞预测方法

2.1 基于时间序列预测的模型

时间序列是按时间顺序索引的数据点序列，通常用运行图绘制。时间序列有多种应用