根据提供的文件信息，以下是关于“基于自修正系数修匀法的网络安全态势预测”的相关知识点：
1. 网络安全态势预测概述
网络安全态势预测是通过分析网络中的安全事件、警报和相关数据来评估网络当前和未来一段时间的安全状况，其目的在于及时发现并处理潜在的网络威胁。预测模型能够对网络的动态变化进行量化分析，为网络安全管理提供决策支持。
2. 现有预测方法的不足
文章指出当前网络安全态势预测方法存在精确度不足的问题。这可能是由于现有模型过于简化、未能有效融合多种数据源、或是缺乏适应网络状态变化的自适应能力。因此，提出新的预测模型变得尤为必要。
3. 自修正系数修匀法
自修正系数修匀法是一种数学处理方法，其核心思想在于对数据进行平滑处理，以降低随机波动的影响。在此基础上，通过引入自适应机制对修匀系数进行修正，进一步提高预测的准确性。
4. 网络安全态势评估量化方法
为了将警报信息转化为态势实际值时间序列，作者提出了一种基于熵关联度的量化方法。熵关联度能够描述警报信息与网络安全状态的相关程度，从而使非数值化或半结构化的警报信息得以量化，形成可以被进一步分析的时间序列数据。
5. 可变域空间
在预测模型中，可变域空间是用于获取预测初始值的一种方法。它通过对数据的空间结构进行建模，可以捕捉到数据在不同时段的变化规律，为后续的预测修正提供基础。
6. 时变加权马尔可夫链
为了提升网络安全态势初始预测结果的准确性，文章采用了基于偏差类别的时变加权马尔可夫链。马尔可夫链是一种随机过程，它可以用来预测系统未来状态的转移概率，而时变加权则意味着这种转移概率会根据实时数据不断调整，从而提高模型对网络状态变化的响应速度。
7. 预测模型的实验验证
模型采用了LL_DOS_1.0数据集进行预测效果的检验。该数据集包含了大量的攻击和异常行为记录，能够为预测模型提供丰富的训练和测试样本。实验结果表明，基于自修正系数修匀法的网络安全态势预测模型具有很高的自适应性和预测精度。
8. 关键词解析
- 安全态势：指的是网络的当前安全状况和未来可能的发展趋势。
- 量化方法：将抽象的安全事件转化为可以进行数值分析的数据。
- 可变域空间：通过变化的参数来描述数据的空间特征。
- 修正：根据实际情况调整预测模型的参数或预测值。
- 多重系数修匀：指在修匀过程中综合考虑多种影响因素，对数据进行多维度的平滑处理。
文章的研究具有较强的现实意义，为网络安全领域的预测技术提供了新的研究方向，对于提升网络安全态势评估和预测的精确度具有指导作用。同时，提出的模型和方法也可以为网络安全管理人员提供更加有效的决策支持工具。
