基于神经网络的网络安全态势评估与预测技术研究

发布时间：2020-05-18 22:15

【摘要】：如今,计算机和互联网在世界范围内越来越普及,网络上更多的资源得到共享的同时,网络安全受到的威胁也随之增加。尽管各种各样的安全设备得到了广泛的应用,但繁琐的日志不仅无法简洁地描绘出网络的态势信息,也无法让网络管理员准确了解所遭受威胁的程度,以至于不能做出正确的决策。为了解决此问题,本文研究了网络安全态势评估及预测技术。首先,本文通过借鉴国内外相关研究成果,提出了一个网络安全态势评估模型。从入侵检测系统、漏洞扫描系统等多种设备提取能够反映网络安全性的指标,并对其进行融合、评估,最终以量化的形式显示出网络安全态势的演变趋势。然后,本文综合多源数据融合的常用方法,应用自适应神经模糊推理系统来评估网络安全态势。神经网络具有较强的学习功能,模糊推理能够更好的描述网络安全性指标,有效地结合两者的优势,能够将专家经验更好的利用于态势评估过程中,使得评估结果更加准确和可信。通过网络数据进行实验,验证了模型的可行性和算法的正确性。最后,本文研究了网络安全的态势预测,帮助网络管理员做出及时的预警并提供更好的决策参考。文中归纳了时间序列分析法进行预测的一般流程,结合网络安全特性进行改进,并将其应用于网络安全的态势预测。经实验验证,该方法可信有效,达到了预期的目标。
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.08;TP183

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本文编号：2670388