針對網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測設(shè)備信息來源單一以及預(yù)警質(zhì)量較低等問題,文中提出了融合多種數(shù)據(jù)來源的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法。通過引入Endsley模型和Agent理論,構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的NSSA框架。利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想,通過消除多余噪聲與無關(guān)信號實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合,從而提出具有多模態(tài)特征融合的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法。MATLAB仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,文中提出的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法具有更好的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。 

【文章來源】：電子科技. 2020,33(12)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

智能Agent設(shè)備的模型設(shè)計

在智能Agent設(shè)備的模型中,遵循一定的內(nèi)部邏輯與規(guī)則。利用NSSA技術(shù)的系統(tǒng)能夠形成一整套學(xué)習(xí)機制,其中Agent設(shè)備的決策邏輯如圖2所示。本研究利用智能Agent模型及其相應(yīng)的決策邏輯,制定了NSSA系統(tǒng)的學(xué)習(xí)機制,其步驟如下:

用于態(tài)勢感知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在此基礎(chǔ)上,本研究提出了評估網(wǎng)絡(luò)實時狀態(tài)的安全態(tài)勢分析方法,其具體流程如圖3所示。利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程,本文獲取了具有較強評估能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估方法。該方法配合實時采集的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,即可實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的多源數(shù)據(jù)評估、預(yù)警與決策。

【參考文獻】：
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本文編號：3314966