【摘要】：隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,通信網(wǎng)絡(luò)和通信設(shè)備越來越緊密地滲透到人類的生產(chǎn)、生活中,隨之而來的各種各樣的網(wǎng)絡(luò)威脅攻擊帶來的風(fēng)險(xiǎn)值也在迅速上升�，F(xiàn)有的防火墻、入侵檢測系統(tǒng)、病毒殺傷等安防技術(shù)只能對已發(fā)生的威脅攻擊進(jìn)行預(yù)防保護(hù)措施,且不能在宏觀的情況下掌握網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)走勢。對于這種情況,網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知迅速成為網(wǎng)絡(luò)安全中可以主動防衛(wèi)威脅攻擊的一項(xiàng)重要技術(shù)。由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理高復(fù)雜度的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和非線性數(shù)據(jù)具有很大優(yōu)勢,本文利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對態(tài)勢感知過程中的兩個關(guān)鍵步驟,即態(tài)勢評估和態(tài)勢預(yù)測進(jìn)行研究,具體工作如下:第一,針對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法缺乏主觀性和通過態(tài)勢要素獲取的數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和非線性,提出一種基于線性規(guī)劃的層次分析法結(jié)合的改進(jìn)的引力搜索算法優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估模型。首先,利用線性規(guī)劃方法結(jié)合層次分析法,解決層次分析法需要專家經(jīng)驗(yàn)給出判斷矩陣的主觀性太強(qiáng)的問題,并且提高了層次分析法中判斷矩陣的一致性。然后,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理復(fù)雜性極高和非線性的數(shù)據(jù),可以更好的獲得準(zhǔn)確的評估值,并且利用改進(jìn)的引力搜索優(yōu)化算法優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估模型,提高模型收斂速度并解決算法陷入最優(yōu)的問題。最后通過仿真分析,驗(yàn)證線性規(guī)劃層次分析法的合理性和更好的一致性和改進(jìn)的引力搜索算法的優(yōu)越性,并且可以通過該評估模型獲得更好的評估結(jié)果。第二,為了快速精確地預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢下一時刻的態(tài)勢值,提出一種基于改進(jìn)的Nadam算法優(yōu)化在線更新機(jī)制的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢預(yù)測方法。一方面,考慮無法更好利用在線評估得到的態(tài)勢時間序列,提出一種在線更新機(jī)制的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)建立的態(tài)勢時間序列預(yù)測模型,模型可以通過在線更新模型參數(shù)使代價函數(shù)最小化且更有效地提高模型的預(yù)測精度。另一方面,為了提高模型網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中收斂速度較慢的問題,通過Look-ahead方法對Nesterov加速梯度的自適應(yīng)估計(jì)動量算法進(jìn)行改進(jìn),加速模型的收斂。最后,仿真結(jié)果分析比較該預(yù)測模型不僅提高預(yù)測模型收斂速度,還大大地降低模型預(yù)測誤差。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.08;TP183

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