基于神经网络的网络安全态势评估与预测方法研究

发布时间：2021-11-29 00:45

　　在当前复杂的网络环境下,恶意攻击层出不穷,网络安全问题日益突显,此时网络安全态势评估与预测为树牢整体网络安全观、及时监测和动态跟踪网络安全状态提供了全面支持。为此,本文对网络安全态势评估与预测方法进行深入研究,主要工作与创新点如下:1.构建多层次、多维度的网络安全态势评估指标体系。本文将网络安全态势划分为威胁子态势、脆弱子态势和基础运行子态势,提出底层态势指标量化公式,有效解决态势要素维度单一的问题。2.为直观描述指标体系中态势要素间的隐含信息,提出一种基于Inception-CNN的网络安全态势评估方法,并构建态势要素提取与态势分析一体化的态势评估模型。本文将卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）与改进后的Inception模块相结合,兼顾态势全局特征与细节特征,此外,引入高提升滤波加大模型对不同子态势的敏感度,并构造多个态势评估器,以获取整体态势与子态势之间的相关程度,实现对网络安全态势的定量分析。3.针对态势预测数据的时序性特点,提出一种基于PSO-MCELman的网络安全态势预测方法,并构建内外反馈循环进行的动态预测模型。本文通过在传... 

【文章来源】：中国人民公安大学北京市

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

神经元结构模型

图 2.2 前馈型神经网络 2.3 所示，它与前馈网络不同之处在是瞬时响应，而反馈网络中同一层神输入信号进行处理，因此反馈网络的图 2.3 反馈型神经网络

中国人民公安大学硕士学位论文图 2.2 前馈型神经网络 2.3 所示，它与前馈网络不同之处在是瞬时响应，而反馈网络中同一层神输入信号进行处理，因此反馈网络的

【参考文献】：
期刊论文
[1]应用改进卷积神经网络的网络安全态势预测方法[J]. 张任川,张玉臣,刘璟,范钰丹.  计算机工程与应用. 2019(06)
[2]基于改进的BP神经网络的网络空间态势感知系统安全评估[J]. 陈维鹏,敖志刚,郭杰,余勤,童俊.  计算机科学. 2018(S2)
[3]深度学习的研究进展与发展[J]. 史加荣,马媛媛.  计算机工程与应用. 2018(10)
[4]基于改进贝叶斯网络的网络安全态势评估[J]. 李明.  南阳理工学院学报. 2018(02)
[5]基于深度自编码网络的安全态势要素获取机制[J]. 朱江,明月,王森.  计算机应用. 2017(03)
[6]基于RNN的网络安全态势预测方法[J]. 胡昕.  现代计算机(专业版). 2017(06)
[7]网络安全态势感知综述[J]. 龚俭,臧小东,苏琪,胡晓艳,徐杰.  软件学报. 2017(04)
[8]基于RAN-RBF神经网络的网络安全态势预测模型[J]. 甘文道,周城,宋波.  计算机科学. 2016(S2)
[9]基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望[J]. 朱丰,胡晓峰.  军事运筹与系统工程. 2016(03)
[10]基于聚类分析的网络安全态势评估方法[J]. 文志诚,陈志刚,唐军.  上海交通大学学报. 2016(09)

博士论文
[1]网络安全态势评估与预测关键技术研究[D]. 孟锦.南京理工大学 2012

硕士论文
[1]改进的Elman神经网络和网络参数优化算法研究[D]. 梅贵琴.西南大学 2017
[2]基于GA-Elman神经网络的网络态势预测模型研究[D]. 陆冬.浙江大学 2017
[3]基于神经网络的网络安全态势评估与预测技术研究[D]. 李天骐.华北电力大学(北京) 2016
[4]网络安全态势分析与预测方法研究[D]. 王一村.北京交通大学 2015
[5]基于时间序列分析的网络安全态势预测模型研究[D]. 王雪.北京邮电大学 2015
[6]基于指标融合的网络安全态势评估模型研究[D]. 孙德衡.西北大学 2012



本文编号：3525491