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在当前不断变化的网络安全形势下，主动网络防御策略势在必行。在本研究中，我们提出了一个标准测试平台，用于测量定制网络的有效性和效率，同时分析主动攻击期间的各种参数。所提出的测试平台可用于分析存在各种类型攻击时的网络行为，并有助于在观察下微调所提出的算法。所提出的测试平台将允许用户设计、实施和评估主动网络防御机制，并提供自然启发和基于人工智能技术的良好库支持。网络负载、集群数量、家庭网络类型以及每个集群和网络中的节点数量都可以定制。在使用所提出的测试平台并在现有网络架构上结合主动防御策略的同时，用户还可以设计和提出新的网络架构，以实现有效和安全的运行。在本文中，我们提出了一个统一的标准网络防御策略模拟和基准测试平台，该平台将允许用户研究当前的方法并将其与其他方法进行比较，同时最终帮助为给定的网络安全情况选择最佳方法。我们比较了不同场景下的网络性能，即正常、受到攻击和存在基于 NICS 的自适应防御机制的情况下受到攻击，并获得了稳定的实验结果。实验结果清楚地表明，所提出的测试平台能够以最少的网络配置工作有效地模拟网络条件。在所提出的测试平台上验证的防御机制的模拟结果得到了近 80% 的改进，同时将周转时间增加到 1-2%。本文还讨论了所提出的测试平台在雾计算和边缘计算等现代技术中的适用性。© 2021 Elsevier B.V. 保留所有权利。
人工智能辅助计算机网络操作测试平台...
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