針對(duì)監(jiān)督式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試網(wǎng)絡(luò)威脅時(shí)需根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)別標(biāo)記進(jìn)行建模的局限性,提出了一種基于無(wú)監(jiān)督多源數(shù)據(jù)特征解析的網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢(shì)評(píng)估方法。首先,設(shè)計(jì)了一個(gè)面向安全威脅評(píng)估的變分自動(dòng)編碼器-生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（V-G）,將只包含正常網(wǎng)絡(luò)流量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入V-G的網(wǎng)絡(luò)集合層進(jìn)行模型訓(xùn)練,并計(jì)算各層網(wǎng)絡(luò)輸出的重構(gòu)誤差。然后,通過(guò)輸出層的三層變分自動(dòng)編碼器重構(gòu)誤差學(xué)習(xí)并獲取訓(xùn)練異常閾值,使用包含異常網(wǎng)絡(luò)流量的測(cè)試數(shù)據(jù)集測(cè)試分組威脅并統(tǒng)計(jì)每組測(cè)試的威脅發(fā)生概率。最后,根據(jù)威脅發(fā)生概率確定網(wǎng)絡(luò)安全威脅嚴(yán)重度,結(jié)合威脅影響度計(jì)算威脅態(tài)勢(shì)值以獲取網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢(shì)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅具有較強(qiáng)的表征能力,能夠有效直觀地評(píng)估網(wǎng)絡(luò)威脅的整體態(tài)勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：通信學(xué)報(bào). 2020,41(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【部分圖文】：

VAE的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢(shì)評(píng)估架構(gòu)

特征選取過(guò)程1)構(gòu)建k最近鄰圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于信息融合的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)量化評(píng)估方法[J]. 文志誠(chéng),陳志剛,唐軍.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(08)
[2]一種基于似然BP的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法[J]. 唐成華,余順爭(zhēng).  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2009(11)

碩士論文
[1]基于混合優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型[D]. 賴(lài)智全.蘭州大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3081032