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网络安全态势感知作为网络安全防护措施的有效补充，是近年来的研究热点之一，而准确地评估网络安全状态已成为网络安全领域的一个重要课题。隐马尔可夫模型（ Hidden markoν Model，HMM）可用于网络安全态势评估，能实时评估网络状态，但其存在模型参数难以配置、评估准确率较低等问题。因此，文中提岀了一种改进隐马尔可夫模型的态势评估方法，将模型Baum-welh（BW）参数优化算法与人群搜索算法（ Seeker Optimization Algorith，SOA）相结合，利用SOA随机搜索能力强的特点，解决传统参数优化算法容易陷入局部最优解的问题，将优化后的参数代入HMM中，通过量化分析得岀网络安全态势值。基于 DARPA2000数据集采用 MATLAB软件对提出的方法进行实验验证，结果表明，与BW算法相比，所提方法能够提高模型准确率，对网络安全态势的量化更加合理。
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