基于神经网络的网络空间安全监测体系研究

发布时间：2022-02-19 18:27

　　随着网络攻击手段日益丰富,对网络流量的监测和分析成为网络空间安全体系的重要一环。为了更加有效地监控网络并识别网络攻击,需要采用自动化技术读取网络安全事件报告,同时自动分析结果。本文将网络空间安全监测体系划分为三个阶段,在第二阶段中,使用"词袋模型"向量化关键词,并通过神经网络技术分析事件报告,实现网络空间安全监测结果的自动化分析。试验结果表明,本方法在适当选取参数时能够以较大精确度实现对网络事件的自动化安全风险分析。 

【文章来源】：网络安全技术与应用. 2020,(05)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

网络空间安全监测体系架构图

读取上一阶段输出的自动化风险判断值后，技术人员需要对风险值较高的结果进行核验分析，以确定风险是否真实存在并在存在风险时提出应对措施，最终总结为安全风险报告。3 实验

实验结果

【参考文献】：
期刊论文
[1]瑞星2019年中国网络安全报告与趋势展望[J]. Beijing Rising Network Security Technology Co.,Ltd.;.  信息安全研究. 2020(02)
[2]国家互联网应急中心发布《2018年我国互联网网络安全态势综述》[J].   网信军民融合. 2019(04)
[3]一种基于开放聚合框架的网络流量安全监测体系设计[J]. 王艳伟,邬江,罗赟骞,史春见.  信息技术与网络安全. 2018(09)
[4]网络安全2.0的发展思路和理念探索——基于网络安全监测预警服务体系的研究与开发[J]. 董超.  信息安全与通信保密. 2015(09)

硕士论文
[1]基于空间结构与量化关系的优化视觉词袋模型研究[D]. 丁凯.合肥工业大学 2017



本文编号：3633400