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基于FFT-iTransformer的网络安全态势特征插补与预测
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作者 张新有 高志超 +1 位作者 冯力 邢焕来 《信息网络安全》 北大核心 2025年第2期228-239,共12页
为解决当前网络安全态势预测精度低、指标采集缺失等问题,文章提出一种基于快速傅里叶变换改进的iTransformer模型(FFT-iTransformer)。该模型利用iTransformer架构对时间序列数据进行维度反转嵌入。通过快速傅里叶变换将一维时间序列... 为解决当前网络安全态势预测精度低、指标采集缺失等问题,文章提出一种基于快速傅里叶变换改进的iTransformer模型(FFT-iTransformer)。该模型利用iTransformer架构对时间序列数据进行维度反转嵌入。通过快速傅里叶变换将一维时间序列扩展为二维空间,将周期内的近邻特征和周期间的远邻特征分别映射到二维张量的行与列。首先,模型将周期内特征输入编码器,通过注意力机制学习周期内的局部特征,从而有效捕捉网络安全指标间的动态关联性(如信息安全漏洞数量与感染主机数量间的关联)。然后,将编码器输出的周期内张量融合为二维,传入卷积模块进一步提取二维特征,以捕捉周期间的全局特征。最后,根据振幅所反映的周期相对重要性进行自适应聚合。实验结果表明,该模型预测拟合度可达0.995378,在10%的缺失率下,插补拟合度可达0.879,优于大多数现有模型,可准确插补网络安全态势指标的缺失值,并预测态势值。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 插补 快速傅里叶变换 iTransformer
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基于数据分解和多模型切换的网络安全态势预测
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作者 王娜 张鑫海 常娅明 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第7期1958-1968,共11页
准确的网络安全态势预测,能够给网络安全管理者提供决策依据,以便及时做好应对措施,对于维护网络安全稳定具有重要意义。网络安全态势序列通常具有复杂性和非平稳性的特点,单一模型预测存在预测精度低、泛化性差等问题。针对上述问题,... 准确的网络安全态势预测,能够给网络安全管理者提供决策依据,以便及时做好应对措施,对于维护网络安全稳定具有重要意义。网络安全态势序列通常具有复杂性和非平稳性的特点,单一模型预测存在预测精度低、泛化性差等问题。针对上述问题,提出一种基于数据分解和多模型切换的态势预测方法。引入变分模态分解方法,并与互信息熵结合,对原始态势数据集进行分解和重构,形成新的训练数据集和测试数据集,以降低数据的非平稳性,提高后续模型预测的精度。提出一种多模型切换策略,利用皮尔逊相关系数对初始模型集进行差异性分析,找到差异性大且预测效果好的模型构成候选模型集。基于距离测度,在训练数据集中找到测试数据的最近邻数据,采用投票机制找到最适合测试样本的预测模型,弥补了单一模型预测泛化性不足的缺陷。最后利用该策略获得测试数据集的态势预测结果。通过在网络入侵检测数据集NSL-KDD和国家互联网应急中心数据集上进行仿真,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 变分模态分解 互信息熵 多模型切换
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融合经验模态分解与改进时域Transformer的网络安全态势预测
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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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基于时空维度分析的网络安全态势预测方法 被引量:67
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作者 刘玉岭 冯登国 +2 位作者 连一峰 陈恺 吴迪 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1681-1694,共14页
现有网络安全态势预测方法无法准确反映未来安全态势要素值变化对未来安全态势的影响,且不能很好地处理各安全要素间的相互影响关系对未来网络安全态势的影响,提出了基于时空维度分析的网络安全态势预测方法.首先从攻击方、防护方和网... 现有网络安全态势预测方法无法准确反映未来安全态势要素值变化对未来安全态势的影响,且不能很好地处理各安全要素间的相互影响关系对未来网络安全态势的影响,提出了基于时空维度分析的网络安全态势预测方法.首先从攻击方、防护方和网络环境3方面提取网络安全态势评估要素,然后在时间维度上预测分析未来各时段内的安全态势要素集,最后在空间维度上分析各安全态势要素集及其相互影响关系对网络安全态势的影响,从而得出网络的安全态势.通过对公用数据集网络的测评分析表明,该方法符合实际应用环境,且相比现有方法提高了安全态势感知的准确性. 展开更多
关键词 网络安全 安全态势预测 安全态势要素 空间数据发掘 时空维度
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基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法 被引量:73
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作者 任伟 蒋兴浩 孙锬锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第31期136-138,144,共4页
针对现有网络安全技术不能对网络未来安全态势进行预测的问题,利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,借助神经网络处理混沌、非线性数据的优势,提出了一种基于RBF神经网络进行态势预测的方法。该方法通过训练RBF神经网络找出态... 针对现有网络安全技术不能对网络未来安全态势进行预测的问题,利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,借助神经网络处理混沌、非线性数据的优势,提出了一种基于RBF神经网络进行态势预测的方法。该方法通过训练RBF神经网络找出态势值的前N个数据和随后M个数据的非线性映射关系,进而利用该关系进行态势值预测。通过实验测试表明,该方法能够准确获得态势值预测结果,辅助网络管理者做出安全防护的决策。 展开更多
关键词 网络安全态势评估 态势预测 RBF神经网络 数据融合
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基于支持向量机和粒子群算法的信息网络安全态势复合预测模型 被引量:43
6
作者 高昆仑 刘建明 +2 位作者 徐茹枝 王宇飞 李怡康 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期176-182,共7页
提出一种基于支持向量机和粒子群算法的网络态势复合预测模型。模型使用滑动窗口方法将各原始离散时间监测点的安全态势值构造成部分线性相关的连续时间序列,以其作为安全态势数据样本集对支持向量机加以训练,生成预测模型。在支持向量... 提出一种基于支持向量机和粒子群算法的网络态势复合预测模型。模型使用滑动窗口方法将各原始离散时间监测点的安全态势值构造成部分线性相关的连续时间序列,以其作为安全态势数据样本集对支持向量机加以训练,生成预测模型。在支持向量机训练过程中,利用粒子群算法搜寻支持向量机的最优训练参数,以降低支持向量机参数选择的盲目性,提高预测精度。最后通过基于大量电力企业信息网络现场安全监测数据的实验,验证了复合预测模型的有效性。 展开更多
关键词 信息网络安全态势 回归预测 支持向量机 粒子群算法 时间序列
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基于HHGA-RBF神经网络的网络安全态势预测模型 被引量:35
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作者 孟锦 马驰 +1 位作者 何加浪 张宏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期70-72,75,共4页
针对网络安全态势感知中的预测问题,提出了采用径向基函数(RBF)神经网络对态势值进行预测的方法。为了提高RBF神经网络的预测精度,使用混合递阶遗传算法(HHGA)对RBF神经网络进行训练,获得了神经网络结构参数。实验结果说明了此预测方法... 针对网络安全态势感知中的预测问题,提出了采用径向基函数(RBF)神经网络对态势值进行预测的方法。为了提高RBF神经网络的预测精度,使用混合递阶遗传算法(HHGA)对RBF神经网络进行训练,获得了神经网络结构参数。实验结果说明了此预测方法的有效性,并通过与已有的预测方法进行对比实验,验证了所提算法在精度方面的优越性。 展开更多
关键词 混合递阶遗传算法 网络安全态势 态势预测 RBF神经网络
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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
8
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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一种基于累加PSO-SVM的网络安全态势预测模型 被引量:23
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作者 陈善学 杨政 +1 位作者 朱江 李方伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1778-1781,共4页
在网络安全态势感知系统中,态势预测是关键的环节。为了保证及提高态势预测的精度,结合粒子群算法的寻优性能好和支持向量机的预测准确的优势,提出了一种在数据累加预处理基础上的PSO-SVM预测模型。此模型利用将原始序列累加,弱化了原... 在网络安全态势感知系统中,态势预测是关键的环节。为了保证及提高态势预测的精度,结合粒子群算法的寻优性能好和支持向量机的预测准确的优势,提出了一种在数据累加预处理基础上的PSO-SVM预测模型。此模型利用将原始序列累加,弱化了原始序列中的不规则扰动影响,增强了序列的规律性的特点,与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)相结合,更好地发挥预测精度高的优势,更能保证预测精度。通过仿真实验检验此模型的有效性,并与PSO-SVM预测模型的结果进行对比,验证了其预测精度的优越性。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 累加预处理 支持向量机 粒子群算法
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基于Elman神经网络的网络安全态势预测方法 被引量:26
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作者 尤马彦 凌捷 郝彦军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第6期61-63,76,共4页
准确把握网络系统的安全态势,能够为网络管理者做出安全防护的决策提供有效的信息。在评估当前网络安全态势的基础上,利用加权后得到的网络安全态势值的非线性时间序列的特点,提出了一种基于Elman神经网络的态势预测方法,它利用Elman网... 准确把握网络系统的安全态势,能够为网络管理者做出安全防护的决策提供有效的信息。在评估当前网络安全态势的基础上,利用加权后得到的网络安全态势值的非线性时间序列的特点,提出了一种基于Elman神经网络的态势预测方法,它利用Elman网络具有动态记忆功能和对历史数据具有敏感性等优点,对网络安全态势进行预测。通过实验仿真表明,该方法能够准确有效地预测网络安全态势。 展开更多
关键词 网络安全态势评估 态势预测 ELMAN神经网络
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基于D-S证据理论的网络安全态势预测方法研究 被引量:33
11
作者 石波 谢小权 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第3期821-825,共5页
为了获取网络在未来一段时间内的安全态势状况,提出了一种基于D-S证据理论的网络安全态势预测方法。构建了基于D-S证据理论的网络安全态势预测模型,用于融合历史和当前网络安全态势对未来网络安全态势的影响,降低其中的不确定性,获得下... 为了获取网络在未来一段时间内的安全态势状况,提出了一种基于D-S证据理论的网络安全态势预测方法。构建了基于D-S证据理论的网络安全态势预测模型,用于融合历史和当前网络安全态势对未来网络安全态势的影响,降低其中的不确定性,获得下一时刻网络处于各类安全状态的概率,避免对网络安全态势的绝对预测。通过实验验证了该方法的有效性和准确性,为网络安全态势预测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 网络安全 态势感知 态势预测 D-S证据理论 证据体概率分配
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基于免疫优化原理的网络安全态势预测方法 被引量:5
12
作者 石元泉 刘晓洁 +3 位作者 李涛 彭小宁 陈文 张瑞瑞 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期20-27,共8页
为有效监视网络安全态势变化和预防网络遭受大规模安全攻击,受人工免疫系统居发,提出了一种基于免疫优化原理的网络安全态势预测方法(NSSPAI)。该预测方法首先给出网络安全态势预测环境下抗原、抗体和亲和力的定义,以及用于挖掘态... 为有效监视网络安全态势变化和预防网络遭受大规模安全攻击,受人工免疫系统居发,提出了一种基于免疫优化原理的网络安全态势预测方法(NSSPAI)。该预测方法首先给出网络安全态势预测环境下抗原、抗体和亲和力的定义,以及用于挖掘态势预测模型的抗体优化算子的抽象数学模型;然后利用相空间重构理论分析网络安全态势时间序列,利用重构后的样本空间和免疫优化建模方法挖掘态势预测模型;最后利用该预测模型来预测未来的网络安全态势。实验结果表明,与基于遗传算法的预测方法相比,NSSPAI预测方法能够更为准确地预测网络安全态势,是一种有效预测网络安全态势的新方法。 展开更多
关键词 网络安全 态势感知 时间序列 免疫优化 预测
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一种基于似然BP的网络安全态势预测方法 被引量:21
13
作者 唐成华 余顺争 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第11期97-100,168,共5页
态势预测是网络安全态势感知的高级阶段。为了解决依赖于专家赋予权值、缺乏自学习的态势数据处理方法在复杂网络系统中的局限,提出了一种基于似然BP的网络安全态势预测方法,将BP神经网络引入态势预测领域,并用极大似然误差函数代替传... 态势预测是网络安全态势感知的高级阶段。为了解决依赖于专家赋予权值、缺乏自学习的态势数据处理方法在复杂网络系统中的局限,提出了一种基于似然BP的网络安全态势预测方法,将BP神经网络引入态势预测领域,并用极大似然误差函数代替传统的误差函数,通过态势评估模型建立的态势序列作为训练输入序列,在反向传播过程中实现对指定参数权值的自学习调整,该方法能充分利用网络越复杂、粒度越细、效率就越高的特点,实验表明了该方法具有较好的态势预测效能,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 态势感知 态势预测 神经网络 似然BP
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基于快速网络模拟的安全态势预测 被引量:6
14
作者 王晓锋 毛力 杨国玲 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1218-1222,共5页
为提升网络安全态势预测的准确性,提出基于网络模拟的态势预测方法。该方法依靠网络模拟技术,详细推演网络安全行为的未来状态,并通过对状态数据进行分析与归纳,实现对网络安全态势的预测。为提升预测的时效性,研究核心节点路由静态存... 为提升网络安全态势预测的准确性,提出基于网络模拟的态势预测方法。该方法依靠网络模拟技术,详细推演网络安全行为的未来状态,并通过对状态数据进行分析与归纳,实现对网络安全态势的预测。为提升预测的时效性,研究核心节点路由静态存储以及动态连续计算等快速网络模拟技术。通过具有1720个节点的网络拓扑进行了实验验证:依靠快速网络模拟技术,整个态势预测所需的时间减少了51.7%,实现能提前获知未来的安全态势值;对所获得的安全态势曲线与实际安全行为进行对照分析,验证了安全态势预测的准确性。 展开更多
关键词 网络模拟 网络安全态势 态势预测 计算开销
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一种基于复杂网络的网络安全态势预测机制 被引量:8
15
作者 李方伟 邓武 朱江 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第4期1141-1144,共4页
针对现有态势预测方法大都是对态势值的预测,并未揭示网络态势要素动力学特征的问题,提出了一种基于复杂网络的网络安全态势预测机制,可方便而又直观地追溯安全态势中数值波动的动力学特征。其次在该机制中提出基于复杂网络的马尔可夫... 针对现有态势预测方法大都是对态势值的预测,并未揭示网络态势要素动力学特征的问题,提出了一种基于复杂网络的网络安全态势预测机制,可方便而又直观地追溯安全态势中数值波动的动力学特征。其次在该机制中提出基于复杂网络的马尔可夫预测方法,实现对安全状态的有效预测。通过仿真实验分析,该机制在一定程度上能突出系统的本质行为,且能较准确地预测未来的安全状态。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 复杂网络 马尔可夫模型 动力学特征
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基于Spark框架和PSO优化算法的电力通信网络安全态势预测 被引量:19
16
作者 金鑫 李龙威 +2 位作者 苏国华 刘晓蕾 季佳男 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期366-371,共6页
随着电力通信网络规模的不断扩大,电力通信网络不间断地产生海量通信数据。同时,对通信网络的攻击手段也在不断进化,给电力通信网络的安全造成极大威胁。针对以上问题,结合Spark大数据计算框架和PSO优化神经网络算法的优点,提出基于Spar... 随着电力通信网络规模的不断扩大,电力通信网络不间断地产生海量通信数据。同时,对通信网络的攻击手段也在不断进化,给电力通信网络的安全造成极大威胁。针对以上问题,结合Spark大数据计算框架和PSO优化神经网络算法的优点,提出基于Spark内存计算框架的并行PSO优化神经网络算法对电力通信网络的安全态势进行预测。本研究首先引入Spark计算框架,Spark框架具有内存计算以及准实时处理的特点,符合电力通信大数据处理的要求。然后提出PSO优化算法对神经网络的权值进行修正,以增加神经网络的学习效率和准确性。之后结合RDD的并行特点,提出了一种并行PSO优化神经网络算法。最后通过实验比较可以看出,基于Spark框架的PSO优化神经网络算法的准确度高,且相较于传统基于Hadoop的预测方法在处理速度上有显著提高。 展开更多
关键词 Spark计算框架 粒子群算法 并行PSO优化神经网络 电力通信网络 安全态势预测
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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:10
17
作者 文志诚 陈志刚 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期3689-3695,共7页
为了给网络管理员制定决策和防御措施提供可靠的依据,通过考察网络安全态势变化特点,提出构建隐马尔可夫预测模型。利用时间序列分析方法刻画不同时刻安全态势的前后依赖关系,当安全态势处于亚状态或偏离正常状态时,采用安全态势预测机... 为了给网络管理员制定决策和防御措施提供可靠的依据,通过考察网络安全态势变化特点,提出构建隐马尔可夫预测模型。利用时间序列分析方法刻画不同时刻安全态势的前后依赖关系,当安全态势处于亚状态或偏离正常状态时,采用安全态势预测机制,分析其变化规律,预测系统的安全态势变化趋势。最后利用仿真数据,对所提出的网络安全态势预测算法进行验证。访真结果验证了该方法的正确性。 展开更多
关键词 网络安全态势 隐马尔可夫 态势预测 参数学习 预测模型
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基于ADMPDE-WNN的网络安全态势预测方法 被引量:4
18
作者 黄仁全 李为民 +1 位作者 张庆波 董雯 《电光与控制》 北大核心 2013年第5期10-14,62,共6页
精确预测网络安全态势,对分析网络安全态势和趋势、调整安全策略具有重要意义。针对复杂网络系统规模变化,建立了层次化网络安全态势评估模型;在分析小波神经网络(WNN)基本原理及优缺点的基础上,将具有寻优能力强、收敛速度快的自适应... 精确预测网络安全态势,对分析网络安全态势和趋势、调整安全策略具有重要意义。针对复杂网络系统规模变化,建立了层次化网络安全态势评估模型;在分析小波神经网络(WNN)基本原理及优缺点的基础上,将具有寻优能力强、收敛速度快的自适应局部增强微分进化算法(ADMPDE)与WNN算法相结合,提出了基于ADMPDE-WNN的态势预测方法。通过仿真实验分析,ADMPDE-WNN算法大大减小了训练误差和预测误差,提高了网络安全态势预测精度。基于ADMPDE-WNN的网络安全态势预测是一种科学、合理的预测方法,具有一定的理论意义和应用价值。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 态势感知 微分进化算法 小波神经网络
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基于粒子滤波的网络安全态势预测方法研究 被引量:6
19
作者 汤永利 李伟杰 +1 位作者 于金霞 闫玺玺 《计算机应用与软件》 2017年第1期293-297,共5页
为了使网络管理由被动防御转为主动防御,需对网络安全态势进行预测。针对已有态势预测方法存在的准确性不高、需要样本训练问题,提出基于粒子滤波的网络安全态势预测方法。该方法利用带权粒子集逼近系统的后验概率密度函数,通过重要性... 为了使网络管理由被动防御转为主动防御,需对网络安全态势进行预测。针对已有态势预测方法存在的准确性不高、需要样本训练问题,提出基于粒子滤波的网络安全态势预测方法。该方法利用带权粒子集逼近系统的后验概率密度函数,通过重要性采样、权值更新、状态估计等近似积分操作来实现非线性状态预测。实验结果表明,该方法不仅能体现网络安全状态的非线性,也预测了网络安全态势值。对比其他态势预测模型,该方法准确性更高,且适应于复杂网络环境。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 粒子滤波
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基于ARIMA模型的网络安全威胁态势预测方法 被引量:11
20
作者 李凯 曹阳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期3042-3045,共4页
针对网络安全威胁态势变化趋势预测的困难性,利用网络安全威胁态势值具有时间序列的特点,提出了一种基于ARIMA的模型的网络安全威胁态势预测方法。该方法首先分析服务、漏洞、弱点等与网络安全相关的信息,合理地计算出网络安全威胁态势... 针对网络安全威胁态势变化趋势预测的困难性,利用网络安全威胁态势值具有时间序列的特点,提出了一种基于ARIMA的模型的网络安全威胁态势预测方法。该方法首先分析服务、漏洞、弱点等与网络安全相关的信息,合理地计算出网络安全威胁态势值,进而使用ARIMA模型的预测方法对所得序列的变化趋势进行预测。实验结果表明,该方法不仅能够反映真实的网络安全威胁态势的变化趋势,而且其预测的精度也较高。 展开更多
关键词 网络安全威胁态势 态势预测 ARIMA模型
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