長久以來,網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)的研究取得了長足的進展,但是隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,先前的研究顯示出其局限性和不足之處,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)促進了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)的進一步發(fā)展。著重分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢中的應(yīng)用,解決了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的特征提取和預(yù)測問題,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)的結(jié)合奠定了基礎(chǔ)。 

【文章來源】：科技與創(chuàng)新. 2020,(14)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

基于LR-IPSO的安全態(tài)勢要素提取模型

針對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測模型，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案可能會產(chǎn)生一些偏差。因此，引入人工智能優(yōu)化算法優(yōu)化了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，普遍適用于各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。一些學者開始逐步研究智能優(yōu)化算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，并取得了較好的效果。為了預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢，有的學者提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN）的網(wǎng)絡(luò)安全狀況定量預(yù)測方法，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。其中采用梯度下降法來訓練和優(yōu)化WNN參數(shù)[33]。范九倫等人[34]依據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢值之間的非線性映射關(guān)系進行態(tài)勢預(yù)測，采用布谷鳥搜索算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行優(yōu)化，并在其間引入模擬退火算法思想和動態(tài)發(fā)現(xiàn)概率機制，以提升預(yù)測精度。仿真實驗顯示，改進后的布谷鳥搜索算法搜索效率更高，尋優(yōu)結(jié)果更精確。孟錦等人[35]針對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知中的預(yù)測問題，提出了采用徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對態(tài)勢值進行預(yù)測的方法，為了提高RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度，使用混合遞階遺傳算法（HHGA）對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，獲得了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)。實驗結(jié)果說明了此預(yù)測方法的有效性，并通過與已有的預(yù)測方法進行對比實驗，驗證了所提算法在精度方面的優(yōu)越性。

王宇飛[36]從本質(zhì)上深入剖析網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知和網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測的異同點，進而結(jié)合兩者在工作原理上的相似性，利用人工智能理論提出基于集成學習Boosting算法的一體化NSSE模型，實現(xiàn)了對目標網(wǎng)絡(luò)當前及未來安全態(tài)勢的全方位評估，其結(jié)果如圖3～圖5和表1所示，從圖中可知，相對比于BPNN和SVM,Boosting的預(yù)測精度較高。圖4 SVM預(yù)測NSSV與NSSV真實值比較

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測技術(shù)的研究[D]. 趙昱博.哈爾濱工程大學 2018
[2]基于集成學習的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估模型研究[D]. 王宇飛.華北電力大學 2012



本文編號：3510325