【摘要】現在全世界范圍內信息網絡技術的發展都非常迅速，相對應的網絡安全更是世界性的需要發展的問題，網絡安全環境的發展更是構建良好網絡秩序的前提，這是新的信息環境下全世界范圍內需要解決的問題。本文主要研究在新的網絡環境下，想要實現良好的安全發展和秩序維持，就要構建網絡安全態勢-安全檢測的概念下分析其基本原理，進一步總結出支持向量機算法的網絡安全態勢預測模型，同時分析構建并完善這一模型，進一步總結此模型可以有效對網絡安全態勢進行實時預測。

【關鍵詞】實施網絡；安全態勢；預測

1網絡安全態勢安全預測簡述

1.1網絡安全態勢預測概念

網絡安全態勢預測作為一種預測網絡安全問題的方法能夠有效地保證計算機和網絡的安全，通過這項工作能夠幫助用戶確定網絡中人存在的問題，結合問題實質進一步分析出根本原因，然后在這個過程中找出能夠反映網絡安全問題的信息內容，在結合數學模型的形式下預測相關的網絡安全問題和發展態勢，為計算機網絡安全的發展提供可參考的信息，保證網絡環境的安全發展。支持向量機預測主要是借助非線性映射函數[?]進而將非線性向量xi映射到一個具有較高維度的映射空間H中，并在H內對相關數據進行預測和分析，預測函數表示為f（x）=[ωT][?]（x）+b，式中，為支持向量機超出平面的權值，偏置量為b，由此將支持向量的預測轉化為如下優化問題的求解，即[min]（[ω]，b，[ξi]，[ξ?i]）=[12][ωT][ω]+c[i=1n（ξi+ξ?i）]，將約束條件設定為：①yi-[ω]xi-b≤[ε]+[ξi]，②[ω]xi+b-yi≤[ε]+[ξ?i]，③[ξi]≥0，≥0。

1.2網絡安全態勢預測的基本原理

摘要]鍋爐故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導鍋爐運行和維修。因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。從鍋爐故障的可預測性、預測相關知識出發，進而分析常用的鍋爐故障預測方法。

[關鍵詞]鍋爐故障故障預測

一、鍋爐故障的可預測性

鍋爐是由汽水、燃燒及煙風等子系統組成的復雜多層次系統，而每個子系統又可以劃分為若干次級子系統和部件，各層次子系統是相互關聯的，只要某一個子系統出現異常或失效，就可能會使其它子系統產生功能異常或失效，甚至使整個機組處于故障狀態，并且從原發性故障到系統級故障的發生、發展是一個量變到質變的過程。故鍋爐故障具有層次性、相關性、延時性的特點。

鍋爐故障一般具有一定的時延性，即從原發性故障到系統故障的發生、發展與形成，是一個漸變過程。以其高溫過熱器壁溫為例，其某一時刻的壁溫值，與其在過去時刻的壁溫值有一定的關系，使其壁溫序列間有一定的關聯性(確定性)，這種關聯性是鍋爐故障預測的基礎。另外，由于影響高溫過熱器壁溫的因素很多，如負荷、煙氣溫度、主蒸汽溫度等，它們之間相互關聯，且在鍋爐運行中還受一些不確定因素的影響，使其故障預測具有一定的隨機性，這種隨機性使壁溫序列間的關聯性減弱，這就決定了高溫過熱器壁溫值小能準確地預測，而只能從統計意義上做出最佳預測，使預測誤差滿足一定的精度要求。故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導運行和維修，因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。

二、鍋爐故障預測相關知識

[摘要]鍋爐故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導鍋爐運行和維修。因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。從鍋爐故障的可預測性、預測相關知識出發，進而分析常用的鍋爐故障預測方法。

[關鍵詞]鍋爐故障故障預測

一、鍋爐故障的可預測性

鍋爐是由汽水、燃燒及煙風等子系統組成的復雜多層次系統，而每個子系統又可以劃分為若干次級子系統和部件，各層次子系統是相互關聯的，只要某一個子系統出現異常或失效，就可能會使其它子系統產生功能異常或失效，甚至使整個機組處于故障狀態，并且從原發性故障到系統級故障的發生、發展是一個量變到質變的過程。故鍋爐故障具有層次性、相關性、延時性的特點。

鍋爐故障一般具有一定的時延性，即從原發性故障到系統故障的發生、發展與形成，是一個漸變過程。以其高溫過熱器壁溫為例，其某一時刻的壁溫值，與其在過去時刻的壁溫值有一定的關系，使其壁溫序列間有一定的關聯性(確定性)，這種關聯性是鍋爐故障預測的基礎。另外，由于影響高溫過熱器壁溫的因素很多，如負荷、煙氣溫度、主蒸汽溫度等，它們之間相互關聯，且在鍋爐運行中還受一些不確定因素的影響，使其故障預測具有一定的隨機性，這種隨機性使壁溫序列間的關聯性減弱，這就決定了高溫過熱器壁溫值小能準確地預測，而只能從統計意義上做出最佳預測，使預測誤差滿足一定的精度要求。故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導運行和維修，因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。

二、鍋爐故障預測相關知識

摘要：準確的預測是冰蓄冷系統優化和控制的基礎和前提。本文介紹了冰蓄冷系統預測的內容和方法，主要包括室外逐時氣象參數的預測和建筑物逐時冷負荷的預測。其中，溫度預測通常采用形狀系數法；而人工神經網絡在太陽輻射預測和建筑物冷負荷預測中優勢顯著。

關鍵詞：冰蓄冷氣象參數形狀系數人工神經網絡

1前言

對北京市冬夏季典型日電力負荷構成情況的調查表明：民用建筑用電是構成電力峰荷的主要因素［1］。目前，我國城市建筑夏季的空調用電量占其總用電量的40％以上。解決電力不足的途徑有很多種，根據有關資料，在采用電能儲存解決電力峰谷差的成熟技術中，冰蓄冷的轉換效率最高［2］。在建筑物空調中應用冰蓄冷技術是改善電力供需矛盾最有效措施之一。

冰蓄冷空調系統的設計前提是設計日的負荷分布，系統主要設備的容量都是按設計日進行的。然而，100％的設計冷負荷出現時間僅占總運行時間的o％［3］。同時，由于分時電價或實時電價（RTP）的引入，建筑物中各種設備的運行控制更為復雜，運行決策必須以天、甚至小時為基礎[4].1993年，ASHRAE研究項目RP776對美國蓄冷（水蓄冷、優態鹽。冰蓄冷）系統的調查顯承；冰蓄冷系統約占近對m個蓄冰系統總數的86.7％。從設計到運行、維護，控制及控制相關問題是蓄冷系統的首要問題。在蓄冷系統滿意程度的調查中，冰蓄冷系統滿意率最低，僅有50％的冰蓄冷用戶認為達到了預期的設計目的人正確地運用優化和控制技術至關重要[5]

一些研究報告指出，某些蓄冷系統在降低電力峰值需求的同時，顯著地增加了總的年電力消耗。因此，將最終導致發電量增加，自然資源浪費和環境污空失這些批評導致了對蓄冷系統及相關研究項目資助的減少[6].1994年，Brady根據實測數據證明，上述消極影響可以通過充分的利用蓄冰系統的優點來消除。蓄冰系統可以降低年能量消耗、峰值電力需求、年運行費用[7][8]和系統對環境的影響[6]［9］。1993年，Fiorino對Dallas某（水）蓄冷進行了改造，使蓄冷系統不但減少了運行費用，而且節約了用電量［10］［11］。冰蓄冷空調也是如此［12］［13］。

摘要:本文在分析已有軟件故障預測方法后指出:論文單純從軟件開發過程的某個階段或基于幾種度量來預測軟件故障是不充分的.提出綜合利用軟件開發過程信息構建基于BBNs軟件故障預測模型.本文從一個基本的貝葉斯信念網(BBNs)故障預測模型出發,擴展基本節點,得到了一個較完善的故障預測模型,結合已有的關于軟件度量的研究成果,提出利用軟件度量和專家知識確定節點狀態概率分布.仿真實驗結果表明該模型與實際情況相符合,具有一定的故障預測能力.

關鍵詞:軟件故障預測;貝葉斯信念網;軟件度量

1引言

當前關于軟件故障預測的研究大都集中于軟件工程領域的某個方面,畢業論文如面向對象系統中利用各種度量屬性建立模型預測故障數和故障傾向,利用測試過程中用例的覆蓋率預測模塊故障,利用專家經驗建立專家知識庫預測故障等等.軟件故障的原因貫穿于軟件開發全過程,僅從一個方面來考察軟件故障是不充分的.近十幾年備受關注的貝葉斯網絡(BBNs)對于解決復雜系統不確定因素引起的故障具有很大的優勢,被認為是目前不確定知識表達和推理領域最有效的理論模型.本文提出基于BBNs的故障預測方法,綜合利用軟件開發過程信息預測軟件故障.

2軟件故障預測的研究現狀

預測故障的方法可以分為兩大類:(1)基于數量的技術,關注預測軟件系統中的故障數;碩士論文(2)基于分類的技術,關注于預測哪些子系統具有故障傾向.第一類已經有一些研究,但是開發一個有效的模型比較困難.第二類方法更成功一些.利用軟件度量來預測故障傾向是一個重要的趨勢和研究內容,當前的預測模型涉及軟件設計度量,代碼度量和測試度量.軟件維護的歷史數據,例如軟件改變歷史[1]和過程質量數據[2]也被用于軟件故障預測.很多專家認為開發過程的質量是產品質量(這里默認是殘留故障密度)最好的預測器.AhmedE.Hassan等人提出利用啟發式規則預測軟件子系統故障傾向[3].還有文獻提出利用測試過程中的各種數據(如測試覆蓋率)來預測故障[2].

摘要:為了更加準確地預測城市地鐵交通中動態變化的客流量,通過分析城市地鐵交通客流量的特點,提出了一種基于神經網絡數據融合的預測方法。這種方法根據預測數據各屬性的特點,將采集的數據提取出多個相關序列。在此基礎上對各序列采取不同的處理、預測方法,再利用神經網絡進行融合。這種方法可用于數據動態預測的各種領域。實驗表明,采用這種方法可以有效地改善數據預測的誤差。

關鍵詞:鐵路交通;信息預測;數據融合;神經網絡

在城市地鐵交通中,各車站交通流量信息(如候乘數量、下車數量等)的準確預測有利于地鐵運行高效、及時地調度,從而既達到增加效益的經濟目的,又可以更好地滿足人們的乘車需求。傳統的預測方法有回歸分析算法以及Kalman濾波等。這些方法假定過程是平穩的,系統是線性的,系統的干擾是白噪聲,因此在線性系統平穩的隨機時間序列預測中能夠獲得滿意的結果。然而,交通問題是有人參與的主動系統,具有非線性和擾動性強的特征,前述方法難以奏效,表現為以下缺點:①每次采樣的數據變化較小時適用,數據變化大誤差就大;②預測值的變化總是滯后于實測值的變化;③無法消除奇異信息的影響。基于小波分析的動態數據預測方法以小波變換后的數據進行預測,克服了傳統預測方法不能消除奇異信息的缺點,有效地預測動態的流量信息[1]。但該方法只能對單個的數據序列進行處理,而事實上能夠用于預測的數據可以是多方面的。

數據融合(Data2Fusion)技術起源并發展于軍事領域,主要用于目標的航跡跟蹤、定位與身份識別以及態勢評估等[2]。傳統的數據融合技術大多采用概率理論(如Bayes決策理論)對多種信息的獲取與處理進行研究,從而去掉信息的無用成分,保留有用成分[3]。在信息處理中,分別運用各種體現數據不同屬性特征的方法處理(如預測)后進行融合是一個有待深入研究的問題。為了充分利用各方面已有的數據,獲得可靠的交通流量動態預測,本文借鑒數據融合的基本思想,提出了在數據處理方法上的融合預測方法。

1流量融合預測模型

1.1預測模型的結構

內容摘要：隨著計算機應用的日益普及與深入,處理、收集、分析、利用數據變得越來越普遍,統計思想、統計方法以及眾多的統計分析技術成為諸多領域和部門不可缺少的有力工具。本文主要就應用統計中的經濟預測方法及其在經濟管理領域的應用進行分析和介紹。

關鍵詞：經濟預測方法定量研究回歸預測模型

經濟預測方法分類

經濟預測是一門邊緣性科學，它依據經濟學原理，應用數理統計學以及數量經濟與技術經濟的方法對客觀經濟過程及其要素的變動趨勢作出描述，從而達到預測未來的目的。它所提供的方法，對于我們制定各種經濟、管理計劃、政策等，都是十分重要的。

目前應用得比較廣泛的經濟預測方法主要有如下幾類：專家評估法、回歸分析預測法、時間序列平滑預測法、模型法、馬爾柯夫預測法。

經濟預測方法的應用

摘要:進行風險預測能幫助電氣設備有效地規避風險，降低風險帶來的影響。為此，提出一種基于物聯網技術的電氣設備全生命周期風險預測方法。該方法以物聯網技術作為依托平臺，首先進行電氣設備全生命周期數據收集與預處理，然后依據數據，結合事故樹分析法進行風險因素識別，最后計算識別出來的風險因素的權重，并以此得出風險發生概率，判斷電氣設備剩余可靠程度。結果表明：所研究方法預測得出斷路器運行維護期發生風險的概率最高，可靠性最低，而使用期間的拒動故障、誤動故障以及絕緣故障風險發生率均超過10%，可靠度低于90%。

關鍵詞:物聯網技術；電氣設備；全生命周期；風險預測

1引言

在現代社會，各領域的運行都離不開電力能源作為支撐。在電力供應系統中，電氣設備的運行涉及電力的生產、運輸、更換、分配等各個環節。一旦其中一個設備出現問題，電力供應就會中斷，從而造成巨大的損失。電氣設備故障從生產到使用，再到廢棄，經歷了一個全生命周期[1]。因此，如何準確地預測電氣設備整個生命周期內的各種風險，對其進行全生命周期的風險預測，對防范和規避風險具有重要的現實意義。關于風險預測的研究有很多，如文獻[2]提出的基于紅外成像技術的電氣設備故障檢測和文獻[3]提出的基于物聯網技術的地鐵機電設備全壽命周期管理系統。但上述主要是針對設備運行過程中存在的風險進行分析，且需要處理的數據過于龐大，電氣設備種類的不同，數據過于分散，得到的預測結果準確性并不能保證，且需要花費大量的時間成本。針對上述問題，本文結合物聯網技術，提出一種電氣設備全生命周期風險預測方法。物聯網技術的介入，能夠將設備各個環節的大數據集中到一起，并進行分析，實現了電氣設備管理的信息化，包括降低設備風險存在的時間、提升風險規避效率、節省人工成本、提高設備可用性和完好率。通過本研究以期保證電氣設備全生命周期運行安全，延長電氣設備使用壽命，及時規避掉各個環節存在的風險。

2基于物聯網技術的電氣設備全生命周期風險預測研究

電氣設備風險的發生不僅僅出現在運行階段，而是出現在全生命周期，周期上每一個環節出現的風險都有可能造成設備故障。然而，各設備從生產、到使用再到廢棄，各個環節相對分散，且數據分散在各個電腦，不能有效共享，匯總繁瑣且易出差錯，設備維修費用、備件采購數量、點檢計劃數據、人員KPI等數據源不一，統計匯整分析困難不精準，因此在電氣設備全生命周期風險預測中最亟待解決的問題是“如何集中獲取全生命周期涉及的相關信息，包括設備生產數據或設備本身的運行狀態、故障、運行參數、環境等狀態信息”。這也是以往電氣設備全生命周期風險預測研究較少的重大原因之一。基于上述問題，物聯網技術的出現為電氣設備全生命周期風險預測提供了所需要的移動端和網絡環境的支持。物聯網技術組成框架如圖1所示。物聯網技術利用計算機硬件、軟件、網絡設備、通信技術及智能傳感器設備等實現了信息的收集、傳輸、加工、儲存、更新和維護等，為風險預測提供了重要的輔助。

長久以來，人類社會以化石燃料作為主要能源。化石能源長期地開采使用，也帶來了資源枯竭、大氣污染和氣候變暖等一系列問題。風能作為傳統化石能源的一種替代能源，具有分布地域廣、儲量豐富和可再生等特點，在滿足人們對能源需求的同時，也能實現人類社會的可持續性發展。但風力發電具有和傳統發電方式不同的特點，例如風能具有季節性、間接性、隨機波動等，這都決定了風力發電相關技術更加復雜。其中對風電功率的預測，直接影響到風電并網安全性和電力市場競爭力。風電功率的準確預測對風力發電企業非常重要，是電力調度中的重點、難點問題，也是研究當中的熱點問題。風電功率預測可以按時間尺度、空間尺度、預測形式等多個角度進行分類，按照不同的預測模型主要可分為物理模型、統計模型和人工智能方法三類。物理模型方法通過將風力、風向角以及電機可調參數等影響因素，抽象為相應的數學模型，在風場中通過傳感器實時監控相關參數，實現電機功率的實時預測。統計模型方法利用統計學知識，將歷史采集數據進行識別、擬合和趨勢分析，最終對風電功率做出預測。人工智能方法則是以數據為驅動，通過深度神經網絡對數據的學習，提取數據內部的關聯性和高維特征，并據此對風電功率短期情況給出預測結果。風電功率預測本質上是建立風廠內各因素的相互關系，其預測精準度必須建立在足夠多的歷史數據上。而新建風電場往往缺少風場內相關信息，難以為風電功率的預測提供支撐。

基于對抗神經網絡的風電數據生成數據清洗

由于風電本身的不穩定性，以及非預計停機、棄風限電、天氣異常等原因，風場采集的數據中往往會存在大量的異常點，這些異常點將對正常情況下的風電功率預測產生影響。本文用變點分組法原理、最小二乘法原理和四分位法來處理原始數據，從而實現異常點的剔除，另外使用臨近值補全的方法對缺失值進行一個填補。這樣處理得到的數據更有利于風電功率的預測。

風電數據生成

生成對抗網絡屬于非監督式學習方法，是深度學習領域的一個重要生成模型。其內部主要包含生成器和判別器兩個網絡，生成器神經網絡負責利用已有數據樣本生成新的樣本，而判別器神經網絡則負責將生成樣本從真實樣本中盡可能分辨出來。兩個網絡相互對抗、不斷調整參數，最終目的是使判別網絡無法判斷生成網絡的輸出樣本是否真實。因為有些風電場歷史數據量較小，可以利用生成器網絡產生的樣本，進行數據樣本的擴充。并且對抗神經網絡是基于非監督式學習，所以不需要準備非常多的數據。利用風電場已有的風電數據來訓練對抗生成網絡，其中的生成模型網絡可以模擬真實數據的概率分布，并輸出合成樣本。而判別網絡需要學習區分這個生成的風電數據是否來自真實的數據分布，經過多輪不斷地對抗，從而使合成數據也能夠達到真實數據的效果。用于合成風電數據的對抗生成網絡框架設計如圖1所示。在GAN神經網絡訓練時使用到的對抗損失函數可以下式來表示。行業曲線開放度創新度生態度互交度持續度可替代度影響力可實現度行業關聯度真實度楊乘勝，男，碩士，安徽蕪湖，高級工程師，南京華盾電力信息安全測評有限公司，研究方向：電力系統及其自動化。在式（1）中，z代表隨機變量，pz（z）代表z的數據分布，Pdata（x）代表真實樣本的分布，D和G分別代表判別器和生成器，minGmaxDV（D，G）在于最大化判別器D的價值函數而最小化生成器G的價值函數。在GAN神經網絡整個訓練過程中，一個隨機變量會輸入生成器G并輸出合成數據，之后由判斷器D確定它是否為真數據。整個訓練過程需要最大化判別器的概率logD（x），即讓所有的數據都被認為來自真實的數據集，相對的要最小化生成器的概率log（1-D（G（z））），使得合成數據愈加接近真實數據的分布。網絡采取的是向后傳播的方式來調整內部參數，使得網絡能夠結合預測值和真實值之間的誤差，學習到風電數據的高維特征。

基于遺傳算法的風電預測

1注重網絡安全態勢預測方法使用的價值所在

（1）有利于優化網絡設備性能，保持良好的網絡運行狀況。實踐過程中結合開放性強、運行環境復雜的網絡，其運行過程中可能會受到病毒及其它因素的影響，使得自身的安全性能下降，難以保證用戶信息安全性。而注重網絡安全態勢預測方法的使用，將會給予網絡安全必要的保障，將會使與之相關的設備性能逐漸優化，保持良好的網絡運行狀況，最大限度地滿足用戶的實際需求。（2）有利于提升網絡安全防控水平，健全其防御體系。在網絡安全態勢預測方法的作用下，技術人員結合當前計算機網絡安全的實際概況及用戶需求，對網絡運行的安全狀況進行科學的預測分析，促使其中可能存在的影響因素得以高效處理，進而為網絡安全防控工作落實提供所需的參考信息，使得其防控水平逐漸提升。同時，該方法的使用，也能使網絡安全防御體系構建中得到所需的信息，且在長期的實踐過程中得以健全，滿足網絡安全工作開展的實際需要。（3）有利于豐富網絡安全問題處理所需的技術手段，優化其安全性能。新時期處理網絡安全問題時相關的技術手段應用效果是否良好，關系著其安全性能能否得到有效改善。因此，在對網絡安全進行研究時，研究人員應結合當前計算機網絡運行中所面臨的挑戰，通過對網絡安全態勢預測方法的合理使用，使得其安全問題處理中所需的技術手段更加豐富，最終達到網絡安全性能優化的目的。

2基于時間維度分析的網絡安全態勢預測方法

為了使網絡未來發展中有著良好的安全態勢，確保其安全性能可靠性，則需要對其安全態勢要素有著必要的了解。而這類要素實踐過程中若從時間維度上進行分析，由于其具有動態變化的特點，會對網絡安全態勢造成較大的影響，因此，為了提升網絡安全預測結果應用價值，則需要注重基于時間維度分析的網絡安全態勢預測方法使用。具有表現在以下方面：2.1基于權限分類的脆弱性預測方法。網絡安全研究中若考慮使用基于時間維度分析的網絡安全態勢預測方法，則需要重視與之相關的基于權限分類的脆弱性預測方法使用。現階段，因脆弱性的、利用等，使得網絡安全運行風險加大，可能會導致獨立和大規模的攻擊，如蠕蟲、僵尸網絡等問題的產生。隨著脆弱性利用時間越來越短，其零日利用的數量在急劇增加，脆弱性日利用方案數量也在增加，給網絡安全運行產生的威脅更大。因而，及早地預測網絡未來的脆弱性，可以及早采取措施，加強重點資產、業務和脆弱性密集的資產、業務的防護，以趕在脆弱性被發現、利用之前采取措施規避相應的攻擊或者增加脆弱性利用的難度，提高主動防護的能力。從另一個角度來講，攻擊者在防護方感知脆弱性的存在或者防護方采取防護措施之前，感知并利用脆弱性將會極大地增加攻擊成功的可能性，獲取更大的攻擊效果。網絡安全研究中在應對脆弱性所造成的影響時，雖然有關其數量與時間方面的方法較為成熟，但由于這類方法在預測未來脆弱性的標識信息方面難以保證準確性，因此，技術人員在應對這類問題中，要加強基于權限分類的脆弱性預測分析方法使用，使得其預測結果準確性得以不斷增強，從而為網絡安全態勢預測方法實際作用的充分發揮提供保障。在網絡安全態勢預測分析中，若提高基于權限分類的脆弱性預測方法利用效率，將會得到參考價值大的網絡安全態勢預測結果，從而為其安全性能改善措施的合理運用提供參考依據。同時，基于脆弱性預測方法的網絡安全態勢預測研究工作的落實，也需要對未來預測脆弱性的數量、時間等給予更多的關注，使得網絡安全態勢預測結果更具說服力。2.2基于未來態勢要素的攻擊序列預測方法。在網絡安全態勢預測研究中，若采用既有的攻擊序列預測方式進行研究，難以得到網絡安全態勢未來攻擊序列所造成影響的準確預測結果，使得網絡安全態勢預測中相關的要素無法得出。針對這種情況，需要在時間維度分析的前提條件下，在網絡安全態勢預測研究中引入基于未來態勢要素的攻擊序列預測方法，使得其網絡安全態要素能夠在其預測研究中總結出來，進而得出可靠的預測結果，給予網絡運行中安全性能的不斷優化可靠保障。實踐過程中為了發揮出基于未來態勢要素的攻擊序列預測方法在網絡安全態勢預測中的實際作用，需要從以下方面入手：（1）結合網絡安全態勢預測的實際需求，全面了解攻擊序列對其可能造成的影響，合理使用基于未來態勢要素的攻擊序列預測方法，使得網絡安全狀況改善中能夠獲取到更多的信息資源，進而實現對攻擊序列所產生影響的有效應對，并使未來網絡發展中的安全性能逐漸改善。同時，需要提升對基于未來態勢要素攻擊序列預測方法的整體認知水平，加強其在網絡安全態勢預測應用中的作用效果評估，以便增強其適用性。（2）借助計算機網絡、信息技術的優勢，對基于未來態勢要素攻擊序列預測方法的攻擊序列集進行深入分析，從而使網絡安全態勢預測中能夠在選定的時間段中得出所需的攻擊序列，從而得到其預測研究中所需的結果，促使我國信息化產業發展中的網絡安全態勢預測研究水平得以不斷提升。以上所述的內容，客觀地說明了基于時間維度分析的網絡安全態勢預測方法在網絡安全態勢預算研究應用中的重要性。因此，在實施網絡安全態勢預測研究工作計劃時，研究人員應注重這類方法的合理使用，必要時也可引入基于空間維度分析的網絡安全態勢預測方法，使得網絡安全態勢研究中能夠得到更多的研究成果。

3結束語

綜上所述，若在處理網絡安全問題中引入基于時空維度分析的網絡安全態勢預測方法并加以使用，能夠給予計算機網絡安全運行必要的支持，使得其能夠更好地適應時代的發展要求。因此，未來應對網絡安全問題、落實其研究工作時，為了確保其所需的分析方法有著良好的適用性，并實現對網絡安全態勢的科學預測，則需要相關人員能夠對基于時空維度分析的網絡安全態勢預測方法有著更多的了解，并將其應用于網絡安全研究中，滿足網絡安全使用要求。