36、智能城市网络安全风险评估中的AI与IoT融合方法

智能城市网络安全风险评估中的AI与IoT融合方法

1. 贝叶斯网络在风险分析中的应用

贝叶斯网络是一种广泛用于表示关系或因果关系的典型模型。在系统风险分析中，它能展现被分析系统与其他系统的相互依赖和交互关系。每个系统风险系统的实体通常属于一个复杂且异构的网络，网络冲击的传播是非均匀的，其速度取决于外生和内生放大因素。

1.1 贝叶斯网络的定义与原理

贝叶斯网络是一种概率模型，它连接一组随机变量及其依赖关系，使用贝叶斯推理，根据已知变量估计未知变量的后验概率。它可以描述故障/原因与故障/后果之间的概率关系，通过概率函数将每个节点与特定的值集关联起来。

设 (G = (V, E)) 为一个无环有向图，其中 (V) 是节点集，(E) 是边集。随机变量 (X = (X_i)(i∈V)) 由节点 (i∈V) 表示。节点的联合概率可以表示为：
[p(x_i) = \prod_{i∈V} p(x_i | pa(i))]
其中 (pa(i)) 是节点 (i) 的父节点。对于任何随机变量，它们的联合概率可以通过以下方式获得：
[p(x_1, x_2, \cdots, x_K) = p(x_1) p(x_2 | x_1) p(x_3 | x_1, x_2) \cdots p(x_K | x_1, x_2, \cdots, x_{K - 1})]

1.2 贝叶斯网络的应用领域

贝叶斯网络在多个领域有广泛应用，例如：
- 网络攻击预测 ：建立攻击知识模型，预测即将到来的攻击并确定风险。
- 网络连接性风险评估 ：