【摘 要】
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在网络技术如此发达的今天,随着网络空间安全重要性的不断提高,对于网络空间安全态势感知的研究与应用正在得到更多的关注。态势预测与评估作为态势感知中相当重要的一环,长期以来一直作为网络安全方面的重要研究内容。本文着重围绕态势预测算法的研究与实现,提出了基于图神经网络的空间态势预测方法。该方法分为以下两个算法:（1）基于图卷积网络的边连接预测算法。所针对的问题是,在隐匿性较强的网络,比如暗网中,节点之间
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在网络技术如此发达的今天,随着网络空间安全重要性的不断提高,对于网络空间安全态势感知的研究与应用正在得到更多的关注。态势预测与评估作为态势感知中相当重要的一环,长期以来一直作为网络安全方面的重要研究内容。本文着重围绕态势预测算法的研究与实现,提出了基于图神经网络的空间态势预测方法。该方法分为以下两个算法:（1）基于图卷积网络的边连接预测算法。所针对的问题是,在隐匿性较强的网络,比如暗网中,节点之间的拓扑关系难以获取,即使通过注入受控节点参与到暗网的报文转发流程中,也只能获取到与受控节点跳数距离为1的其他暗网节点,以此形成的网络拓扑结构范围十分受限,即使注入较多节点,节点之间的关联性也十分难以寻找。在此应用场景下,边连接预测算法的核心思想是利用多张包含不同边连接数量的子图作为依据,对完整的拓扑图所包含的边进行预测,利用局部预测整体、已知感知未知,在难以获取数据的暗网环境中,也能实现由数据缺失到完整的补充。（2）基于简化图卷积网络的态势预测算法。该算法是本文的重点研究内容,针对目前大多数预测算法仅考虑单一要素或对于多要素没有充分利用的问题,做出了算法方面的改进与优化。将海量时序化的数据进行...
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