融合经验模态分解与改进时域Transformer的网络安全态势预测 被引量：1

1

作者 孙隽丰 李成海 +1 位作者 宋亚飞 倪鹏 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期104-112,共9页

针对网络安全态势预测任务复杂且真实环境下数据噪声较大等问题,提出一种融合经验模态分解与改进时域Transformer的网络安全态势预测方法,通过“分解-重构”方式使用完全自适应噪声集合经验模态分解方法对真实环境下网络安全态势数据进... 针对网络安全态势预测任务复杂且真实环境下数据噪声较大等问题,提出一种融合经验模态分解与改进时域Transformer的网络安全态势预测方法,通过“分解-重构”方式使用完全自适应噪声集合经验模态分解方法对真实环境下网络安全态势数据进行去噪预处理;提出改进时域Transformer,使用时域Transformer模块提取网络安全态势数据序列的时间深层全局特征,并提出Attention Fusion机制实现时序特征的自适应融合,以更加稳健的特征融合方式完成预测任务。实验结果表明,本文提出的方法相较其他方法在预测精度方面具有显著提高,其拟合优度决定系数达到0.997860,拟合效果较好。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 时间序列分解 TRANSFORMER 特征融合 注意力机制

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网络安全态势预测及其在智能防护中的应用 被引量：19

2

作者 王晋东 沈柳青 +1 位作者 王坤 王娜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期1480-1482,1488,共4页

针对智能安全防护系统这一特殊应用,提出了一种以灰色GM(1,1)为原型,以Markov链为误差校正的新型网络安全态势预测算法。首先,对网络安全态势进行量化建模,通过GM(1,1)预测模型拟合网络安全态势预测曲线,然后通过真实值曲线与预测曲线... 针对智能安全防护系统这一特殊应用,提出了一种以灰色GM(1,1)为原型,以Markov链为误差校正的新型网络安全态势预测算法。首先,对网络安全态势进行量化建模,通过GM(1,1)预测模型拟合网络安全态势预测曲线,然后通过真实值曲线与预测曲线之间对比建立Markov偏移概率矩阵,得到平均偏移百分比,从而对原预测值进行误差校正。实验证明:该方法预测结果与真实值较为接近,能较好地体现态势值的趋势性和波动性,且计算量小,适合智能防护中的应用。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 智能安全防护软件 加权平均 预测精度

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基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法 被引量：7

3

作者 陈虹 王飞 肖振久 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第8期292-294,共3页

针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法。该方法将支持向量回归机(SVR)嵌入到粒子群优化算法(PSO)的适应度计算过程中,利用PSO算法的全局搜索能力来优化选取SVR的参数,在一定程度上提升了SV... 针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法。该方法将支持向量回归机(SVR)嵌入到粒子群优化算法(PSO)的适应度计算过程中,利用PSO算法的全局搜索能力来优化选取SVR的参数,在一定程度上提升了SVR的学习能力和泛化能力。仿真实验表明,通过与已有的其他预测方法作对比,该方法具有更好的预测效果。 展开更多

关键词 支持向量机回归 粒子群优化算法 网络安全态势预测 参数优化

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基于改进广义回归神经网络的网络安全态势预测 被引量：15

4

作者 王宇飞 沈红岩 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第3期91-95,共5页

针对网络安全态势精确预测,提出一种基于改进广义回归神经网络的预测方法,以改善网络安全态势预测精度。利用滑动时间窗口方法将各个离散时间监测点的网络安全态势值构造成部分线性相关的多元回归数据序列,以其做为样本集输入到改进广... 针对网络安全态势精确预测,提出一种基于改进广义回归神经网络的预测方法,以改善网络安全态势预测精度。利用滑动时间窗口方法将各个离散时间监测点的网络安全态势值构造成部分线性相关的多元回归数据序列,以其做为样本集输入到改进广义回归神经网络加以训练,进而得到网络安全态势预测模型。在改进广义回归神经网络训练过程中,利用粒子群算法动态地搜索广义回归神经网络最优训练参数,从而克服了广义回归神经网络训练参数选择困难的缺陷。实验结果表明:与传统方法相比基于改进广义回归神经网络的网络安全态势预测方法拥有更好的性能。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 广义回归神经网络 粒子群算法 滑动时间窗口 多元回归分析

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一种基于GSA-SVM网络安全态势预测模型 被引量：9

5

作者 陈玉鑫 殷肖川 谭韧 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2018年第5期78-83,共6页

针对支持向量机的参数选择问题,结合引力搜索算法(GSA)需要设置的参数少以及全局优化能力强的特点,提出了一种GSA优化SVM参数的网络安全态势预测模型(GSA-SVM)。首先把SVM的参数视作在空间中的物体,并将SVM在该参数下预测产生的预测值... 针对支持向量机的参数选择问题,结合引力搜索算法(GSA)需要设置的参数少以及全局优化能力强的特点,提出了一种GSA优化SVM参数的网络安全态势预测模型(GSA-SVM)。首先把SVM的参数视作在空间中的物体,并将SVM在该参数下预测产生的预测值和实际值之间的均方误差mse作为目标优化函数,然后GSA通过模拟万有引力规律影响下物体的运动规律不断变化参数,最终找到SVM最优参数。最后根据最优参数建立网络安全态势预测模型。在Matlab平台采用MIT Lincoln实验室提供的DARPA1999数据集进行仿真测试,仿真结果表明:相对于其它预测算法,GSA-SVM提高了网络安全态势预测的准确度,加快了网络安全态势预测的速度,为网络安全态势预测提供了一种新的解决途径。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 支持向量机 引力搜索算法

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基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法 被引量：3

6

作者 陈虹 王飞 肖振久 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第11期108-111,共4页

针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法的原理进行了研究,在此基础上提出一种改进的和声搜索算法。将正则极速学习机(RELM)嵌入到改进的和声搜索算法(IHS)的目标函数计算... 针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法的原理进行了研究,在此基础上提出一种改进的和声搜索算法。将正则极速学习机(RELM)嵌入到改进的和声搜索算法(IHS)的目标函数计算过程中,利用IHS算法的全局搜索能力来优化选取RELM的输入权值和隐含层阈值,在一定程度上提升了RLLM的学习能力和泛化能力。仿真实验表明,与已有的其他预测方法相比,该方法具有更好的预测效果。 展开更多

关键词 和声搜索算法 正则极速学习机 网络安全态势预测 参数优化

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基于IHS_LSSVR的网络安全态势预测方法 被引量：2

7

作者 陈虹 王飞 +1 位作者 肖振久 孙丽娜 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第23期91-94,113,共5页

针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_LSSVR的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法(HS)的原理进行了研究,在该基础上提出一种改进的和声搜索算法(IHS)。将最小二乘支持向量回归机(L-SSVR)嵌入到改进的和声搜索算法(... 针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_LSSVR的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法(HS)的原理进行了研究,在该基础上提出一种改进的和声搜索算法(IHS)。将最小二乘支持向量回归机(L-SSVR)嵌入到改进的和声搜索算法(IHS)的目标函数计算过程中,利用IHS算法的全局搜索能力来优化选取LSSV-R的参数,在一定程度上提升了LSSVR的学习能力和泛化能力。仿真实验表明,通过与已有的其他预测方法作对比,该方法具有更好的预测效果。 展开更多

关键词 和声搜索算法 最小二乘支持向量回归机 参数优化 网络安全态势预测

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基于在线学习RBFNN的网络安全态势预测技术研究 被引量：11

8

作者 薛丽敏 李忠 蓝湾湾 《信息网络安全》 2016年第4期23-30,共8页

随着网络攻击事件愈演愈烈,现有的网络防御技术已经不能满足当今形势下大规模网络安全的需求,网络安全态势预测作为一项新的网络安全主动防御技术应运而生。当前,将人工神经网络并行化处理非线性数据的能力用于网络安全态势预测已成为... 随着网络攻击事件愈演愈烈,现有的网络防御技术已经不能满足当今形势下大规模网络安全的需求,网络安全态势预测作为一项新的网络安全主动防御技术应运而生。当前,将人工神经网络并行化处理非线性数据的能力用于网络安全态势预测已成为主流。在使用人工神经网络建模并进行网络安全态势预测时,多数采用的是离线学习算法,需要提前设计好网络结构及参数。但是,如果输入样本维数发生变化,必须重新设计模型结构和训练网络参数,否则,会造成预测结果误差过大,达不到预期效果。这无疑增加了操作复杂度,浪费大量的时间,不符合网络安全态势预测实时性的特点。针对以上问题,文章结合在线学习RBFNN自适应动态调整网络结构的特点,提出分组优化法训练网络参数,建立基于在线学习RBFNN的网络安全态势预测模型,并对网络安全态势进行预测。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 在线学习 RBFNN

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基于NAWL-ILSTM的网络安全态势预测方法 被引量：18

9

作者 朱江 陈森 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第10期161-166,共6页

安全态势是网络安全预警的前提。各种复杂网络环境中的网络攻击行为给网络带来了意想不到的挑战,导致网络负载增加和网络故障等突发网络安全事件随时都会发生。因此,针对网络安全态势时间序列的不确定性、非线性等特点,为了提高网络安... 安全态势是网络安全预警的前提。各种复杂网络环境中的网络攻击行为给网络带来了意想不到的挑战,导致网络负载增加和网络故障等突发网络安全事件随时都会发生。因此,针对网络安全态势时间序列的不确定性、非线性等特点,为了提高网络安全态势预测的精度,提出了基于改进Nadam和改进长短期记忆网络(NAWL-ILSTM)的网络安全态势预测方法。首先,利用一种在线更新机制改进长短期记忆网络(LSTM)以建立态势时间序列预测模型,它可以实时地对接收到的在线观测数据进行参数更新,使代价函数最小化,从而解决了传统LSTM网络模型不能合理地利用网络系统在线传送数据的问题,在优化参数更新的同时也大大提高了LSTM模型的预测精度;然后,针对神经网络训练过程中收敛速度较慢和训练成本较高的问题,采用Look-ahead方法对Nesterov加速梯度的自适应估计动量算法(Nadam)的更新公式进行改进,以加快模型的收敛速度,从而加快了ILSTM预测模型的训练速度,减少了训练的时间和成本。基于Python在tensorflow环境下进行仿真实验,结果验证了所提的基于在线更新机制的LSTM预测模型的合理性,通过收敛性分析和算法对比得出了NAWL算法具有更快的收敛速度的结论。最后,与其他预测模型的对比结果表明了NAWL-ILSTM预测模型在态势时间序列分析中具有更强的适用性和更高的准确性。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 长短期记忆网络 在线更新参数 前瞻性技术 适应性动量算法

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基于注意力机制的SSA-TCN-GRU的网络安全态势预测

10

作者 李成海 孙隽丰 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第S02期178-185,221,共9页

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,各种网络安全因素之间存在相关性和重要性差异。针对上述问题,提出了一种基于注意力机制的奇异谱分析(SSA)和时域卷积网络(TCN)与门控循环单元(GRU)的组合预测模型。该模型通过对... 传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,各种网络安全因素之间存在相关性和重要性差异。针对上述问题,提出了一种基于注意力机制的奇异谱分析(SSA)和时域卷积网络(TCN)与门控循环单元(GRU)的组合预测模型。该模型通过对网络安全态势数据进行奇异谱分析,分解并重构为一系列子序列;对每个子序列建立TCN-GRU神经网络的预测模型,并引入注意力机制动态调整属性的权值;将子序列的预测结果进行叠加,得到最终的预测值。实验结果表明,所提预测方法的拟合度为0.997,其拟合效果和收敛速度均优于其他模型。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 奇异谱分析 时域卷积网络 门控循环单元 注意力机制

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基于分级优化置信规则库的网络安全态势预测方法 被引量：11

11

作者 胡庆爽 李成海 +1 位作者 路艳丽 宋亚飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期127-133,共7页

基于置信规则库的网络安全态势预测将定性经验知识与定量网络数据结合,具有较好的预测效果,但当训练数据分布不均时,传统整体优化的预测方法易导致过拟合造成预测精度较低。为此,利用置信规则库中规则作用范围有限的特性,提出一种将置... 基于置信规则库的网络安全态势预测将定性经验知识与定量网络数据结合,具有较好的预测效果,但当训练数据分布不均时,传统整体优化的预测方法易导致过拟合造成预测精度较低。为此,利用置信规则库中规则作用范围有限的特性,提出一种将置信规则库分级优化的网络安全态势预测方法。建立模型作用空间并划分规则作用域,将训练数据按照输入坐标分配到对应的规则作用域,通过设定临界值将规则划分为可完全优化、可部分优化与不可优化3个等级,同时减少规则中待优化参数量。实验结果表明,与GAO-BRB、PSO-BRB等预测方法相比,本文方法能有效避免过拟合现象,网络安全态势预测精度更高。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 置信规则库 分级优化 作用域 临界值

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IGAPSO-ELM:一种网络安全态势预测模型 被引量：7

12

作者 唐延强 李成海 +2 位作者 王坚 王亚男 曹波 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第2期30-35,共6页

针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数... 针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数自适应;其次,针对GAPSO中人为设定的固定交叉率和变异率,提出一种自适应交叉和变异策略;最后,以IGAPSO优化ELM的初始权值和偏差。IGAPSO既保证了种群的多样性,又提高了算法的收敛速度。通过仿真实验对比得出:IGAPSO-ELM对网络安全态势预测拟合度可达0.99,收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 遗传粒子群算法 极限学习机 自适应调整

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基于RAN-RBF神经网络的网络安全态势预测模型 被引量：15

13

作者 甘文道 周城 宋波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S2期388-392,共5页

为了更准确地获悉网络安全态势的发展情况,提出了一种基于资源分配网络径向基函数(Resource Allocating Network Radical Basis Function,RAN-RBF)神经网络的网络安全态势预测(Network Security Situation Prediction,NSSP)模型。该模... 为了更准确地获悉网络安全态势的发展情况,提出了一种基于资源分配网络径向基函数(Resource Allocating Network Radical Basis Function,RAN-RBF)神经网络的网络安全态势预测(Network Security Situation Prediction,NSSP)模型。该模型采用资源分配网络算法对网络安全态势样本进行聚类,得到神经网络的隐含层节点数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)对神经网络的中心、宽度、权值进行优化,对未来网络安全态势进行预测。利用校园网网络管理部门提供的数据进行的仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络预测模型,该模型可以得到更合适的RBF神经网络结构和控制参数,提高了预测精度,更加直观地反映了网络安全态势的总体情况,为网络安全管理员提供了态势图。 展开更多

关键词 资源分配网络径向基函数(RAN-RBF)神经网络 网络安全态势预测(NSSP) 改进的粒子群算法(MPSO) 态势图

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网络安全态势预测技术研究综述 被引量：11

14

作者 向城成 吴春江 +1 位作者 刘启和 周世杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第5期19-28,36,共11页

网络安全态势的感知、评估和预测已成为信息安全领域的重点研究方向。网络安全态势预测技术根据攻击事件的种类、频率等及关联融合后的态势值,利用过去时间的攻击事件信息及态势值对未来发展趋势进行预测,能够为网络管理人员提供必要的... 网络安全态势的感知、评估和预测已成为信息安全领域的重点研究方向。网络安全态势预测技术根据攻击事件的种类、频率等及关联融合后的态势值,利用过去时间的攻击事件信息及态势值对未来发展趋势进行预测,能够为网络管理人员提供必要的数据及信息。梳理常用的网络安全态势预测技术,分为不确定推理理论、机器学习方法、神经网络方法三大类;对每种网络安全态势预测技术进行分析对比,总结其优缺点;整理归纳在传统预测技术上的改进与优化,并讨论目前存在的问题及其未来的发展方向。 展开更多

关键词 信息安全 网络安全态势预测 不确定推理理论 机器学习 神经网络

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基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法 被引量：31

15

作者 何春蓉 朱江 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期258-266,共9页

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit,GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘... 传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit,GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 注意力机制 循环门控单元 粒子群优化算法

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基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法 被引量：2

16

作者 詹雄 郭昊 +1 位作者 张錋 毛澍 《电信科学》 北大核心 2015年第S1期79-84,共6页

针对网络安全态势预测动态、实时等特性,设计了基于隐马尔可夫模型网络安全态势预测模型。根据t时刻的网络安全态势计算出t+1时刻的态势,同时结合最大熵算法,对态势进行一致性判定,提高了预测准确率。分析及模拟实验表明该基于隐马尔可... 针对网络安全态势预测动态、实时等特性,设计了基于隐马尔可夫模型网络安全态势预测模型。根据t时刻的网络安全态势计算出t+1时刻的态势,同时结合最大熵算法,对态势进行一致性判定,提高了预测准确率。分析及模拟实验表明该基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法具有自主学习及主动防御特征,同时平衡了速度和准确度要求,能够高效、准确地进行网络安全态势预测。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 隐马尔可夫模型 规则化 网络安全

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大规模网络安全态势分析与预测系统YHSAS 被引量：27

17

作者 韩伟红 隋品波 贾焰 《信息网络安全》 2012年第8期11-14,共4页

YHSAS系统面向国家骨干网络安全以及大型网络运营商、大型企事业单位等大规模网络环境,对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。文章对YHSAS系统的系统架构以及其中的关键技术,包括分布异构... YHSAS系统面向国家骨干网络安全以及大型网络运营商、大型企事业单位等大规模网络环境,对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。文章对YHSAS系统的系统架构以及其中的关键技术,包括分布异构网络安全数据集成技术、面向重大网络安全事件发现的关联分析技术、基于数据流和多维分析的网络安全数据实时分析技术、网络安全态势预测技术等。性能测试显示,YHSAS系统在态势分析和预测方面均具有较高的实时性和精度,满足了大规模网络安全态势分析与预测的需求。 展开更多

关键词 网络安全态势分析与预测 关联分析 多维分析 数据流

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