【摘 要】
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针对网络安全态势感知技术中态势要素提取的质量与效率较低的问题，提出了融合粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）和模拟退火（Simulated Annealing,SA）的态势要素识别模型PSO-TSA.在位置更新模块，利用Metropolis准则对PSO算法中的个体极值和全局极值进行退火优化，增加粒子的选择性，提高态势要素提取质量.在参数优化模块，利用Metrop
【基金项目】
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北京高校高精尖学科建设项目（20210086Z0401）； 国家重点研发计划网络空间安全重大专项课题资助（2018YFB0803601）～～；
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针对网络安全态势感知技术中态势要素提取的质量与效率较低的问题，提出了融合粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）和模拟退火（Simulated Annealing,SA）的态势要素识别模型PSO-TSA.在位置更新模块，利用Metropolis准则对PSO算法中的个体极值和全局极值进行退火优化，增加粒子的选择性，提高态势要素提取质量.在参数优化模块，利用Metropolis准则优化PSO算法中的参数，并对参数优化过程和粒子适应度同时进行评价，避免算法陷入局部最优，提高态势要素识别效率.按照目前网络状态的实际需求，选择了37个网络安全数据字段，搭建了小型网络环境，以获取更加真实的网络安全数据集SDS-W.在开放网络安全数据集和获取的SDS-W数据集上分别进行态势要素识别实验，实验证明，PSO-TSA在时间成本保持不变甚至更少的基础上，态势要素识别的精确度平均提升了5%～7%.
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