基于网络探针采集数据，采用粒子群SVM实现网络安全态势感知

发布时间：2021-11-09 15:39

　　当前大部分网络系统都面临着网络蠕虫、大规模网络攻击等各种安全威胁,网络安全面临着广泛而巨大的挑战。为了应对这些网络安全问题,很多研究人员采用网络安全态势感知的理念构建网络安全防护框架。网络安全态势感知通常监测特定网络环境中发生网络事件,结合网络环境中记录的信息数据,分析研究网络攻击的行为特征,构建网络环境的全局性安全视图,从而评判当前网络安全的形势并推测未来一段时间内网络安全的发展趋势。本文主要论述基于网络流量探针采集的攻击或威胁数据,采用粒子群向量机（SVM）回归策略,实现网络攻击发展趋势的态势感知,并验证该方法的有效性和优异性。 

【文章来源】：电脑知识与技术. 2020,16(33)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 探针采集保护设备的网络数据
2 支持向量机的基本原理
3 利用模型感知网络态势
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于大数据的网络安全态势感知平台在专网领域的应用[J]. 包利军.  信息安全研究. 2019(02)
[2]基于规则匹配的分布式工控入侵检测系统设计与实现[J]. 程冬梅,严彪,文辉,孙利民.  信息网络安全. 2017(07)
[3]基于开源工具集的大数据网络安全态势感知及预警架构[J]. 琚安康,郭渊博,朱泰铭.  计算机科学. 2017(05)
[4]基于特征的网络漏洞态势感知方法研究[J]. 高川,严寒冰,贾子骁.  信息网络安全. 2016(12)
[5]基于大数据的网络安全态势感知技术研究[J]. 管磊,胡光俊,王专.  信息网络安全. 2016(09)
[6]基于粒子群算法的决策树SVM多分类方法研究[J]. 王道明,鲁昌华,蒋薇薇,肖明霞,李必然.  电子测量与仪器学报. 2015(04)
[7]基于贝叶斯方法的网络安全态势感知模型[J]. 叶健健,文志诚,吴欣欣.  湖南工业大学学报. 2014(03)
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[9]基于神经网络的网络安全态势感知[J]. 谢丽霞,王亚超,于巾博.  清华大学学报(自然科学版). 2013(12)
[10]基于改进混沌粒子群的混合核SVM参数优化及应用[J]. 匡芳君,徐蔚鸿,张思扬.  计算机应用研究. 2014(03)

硕士论文
[1]基于复杂事件处理的分布式监控系统[D]. 余成.上海交通大学 2014



本文编号：3485628