【摘 要】
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随着网络应用的快速发展,网络安全问题日益增多。目前使用的网络安全设备相互独立,并不能全面的反映网络的总体情况。为解决这一问题,网络安全态势感知技术应运而生。网络安全态势感知能够在全局的角度看到现状,并预测未来的状态。它共分为网络安全态势提取,评估和预测三部分,其中评估和预测是网络安全态势感知的核心。针对网络安全态势评估模型中,使用专家建议或专家构建的关联分析库来确定模型中各个特征的权值,导致构建出
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随着网络应用的快速发展,网络安全问题日益增多。目前使用的网络安全设备相互独立,并不能全面的反映网络的总体情况。为解决这一问题,网络安全态势感知技术应运而生。网络安全态势感知能够在全局的角度看到现状,并预测未来的状态。它共分为网络安全态势提取,评估和预测三部分,其中评估和预测是网络安全态势感知的核心。针对网络安全态势评估模型中,使用专家建议或专家构建的关联分析库来确定模型中各个特征的权值,导致构建出的模型出现主观性较强、适应性不强、实时性不强、准确度较低等问题,本文提出了基于熵权法改进的模糊层次分析模型,即EWM-IFAHP模型。EWM-IFAHP模型采取了主客观相结合的方式,增加了适应性,对网络安全态势评估进行了更加全面、更加准确的分析。针对网络安全态势预测模型中存在的使用预测模型设置参数时大部分依赖于特定情况与场景,导致泛化能力不强和由于数据较复杂导致模型收敛速度较慢、效率较低的两个问题,本文提出了果蝇算法改进的长短期记忆网络模型,即FOA-LSTM模型,此模型合理的利用了历史数据,采用遗忘门的方法防止输入数据较多导致梯度消失与梯度爆炸情况,并采用果蝇算法提高了收敛速度。FOA-LSTM模型参数设置较少,部分重要参数通过迭代结果生成,因此泛化能力较强。通过仿真实验将本文提出的模型与其他网络安全态势评估模型和网络安全态势预测模型进行对比,实验结果表明EWM-IFAHP模型在准确率和客观性两个方面都有所提升;采用FOA-LSTM模型预测的结果准确率较高,误差率较低,从而验证了本文提出的模型更适用于日益复杂的网络环境。
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