隨著深度學(xué)習(xí)與云計(jì)算,大數(shù)據(jù)高度融合發(fā)展,在云計(jì)算應(yīng)用服務(wù)層產(chǎn)生的巨量數(shù)據(jù)以及數(shù)以億計(jì)的網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)以及各式各樣的物理設(shè)備組成了復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)空間集合體�；趥鹘y(tǒng)方式的安全策略在面對TB級的數(shù)據(jù)時(shí)而變得處理效率低下,憑借著強(qiáng)大的自適應(yīng)性和自學(xué)習(xí)能力,深度學(xué)習(xí)為云安全問題提供了新的解決方法。傳統(tǒng)的安全技術(shù)防護(hù)措施主要是針對網(wǎng)絡(luò)攻擊的被動防御,未能達(dá)到云環(huán)境態(tài)勢感知場景下全面的實(shí)時(shí)安全分析。本文主要側(cè)重于對云計(jì)算環(huán)境下建立可行性的安全態(tài)勢評估和預(yù)測模型,為安全態(tài)勢推演提供判別依據(jù)。針對云環(huán)境中復(fù)雜的數(shù)據(jù)指標(biāo)做到合理分類,本文選取以云安全漏洞為代表的脆弱性態(tài)勢指標(biāo),以及云系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)的生存性態(tài)勢指標(biāo)等作為態(tài)勢指標(biāo)數(shù)據(jù),對云系統(tǒng)評估時(shí)應(yīng)用基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的云安全態(tài)勢評估方法,可避免單層次的傳統(tǒng)方法態(tài)勢評估模式,從多服務(wù)態(tài)勢評估,主機(jī)態(tài)勢評估角度出發(fā)對云系統(tǒng)態(tài)勢評估進(jìn)行了全方位論述,在評估時(shí)加入預(yù)期的告警驗(yàn)證機(jī)制,能有效減低來自外部無效報(bào)警信息,減少對后期態(tài)勢評估的影響。通過長短期記憶網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練云安全態(tài)勢數(shù)據(jù)集,將態(tài)勢值劃分到適當(dāng)?shù)脑瓢踩珷顟B(tài)域中。最后,對比傳統(tǒng)安全態(tài)勢層次評估法獲得的評估結(jié)果更為準(zhǔn)確。針... 

【文章來源】：哈爾濱師范大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

tanh導(dǎo)數(shù)和原函數(shù)圖像

DNS放大攻擊Fig.3-18DNSamplificationattack表3-6樣本態(tài)勢評估


本文編號：3083270