基于改进贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法研究

随着互联网的迅速发展,网络安全问题越来越严重,分析及预测网络安网络安全态势,对于网络安全具有重要意义。本文在网络安全态势量化的的基础上,改进贝叶斯算法,提出一种改进型贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法,通过模拟网络环境进行数据分析,验证了该预测方法可以减小了训练误差和预测误差,提高了对网络安全态势预测精度,证明了该方法的可行性。     

蝙蝠算法优化RVM的校园网络安全研究

传统的应对网络威胁的手段是根据所发生的攻击针对性的提供补救措施,但是这种方式具有较强的滞后性,已难以满足现在快节奏的网络运行环境。如何提供一种对网络安全状况的量化指标,根据对网络安全的走势进行预测已经成为了如今的研究热点。文中针对网络安全的量化评估与预测问题,首先,提出了一种基于层次化评估模型的方法,实现了对网络安全态势的量化手段,将其从定性分析上升到了定量分析;其次,提出了一种基于相关向量机的网络安全态势预测模型,并通过蝙蝠算法提升了该模型的运行效率;最后,通过数据集的样本学习,验证了预测方法的有效性,该方法具有较高的精度和可靠性。     

基于ADMPDE-WNN的网络安全态势预测方法

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。     

基于数据挖掘的烟草行业网络安全动态监测

为提高烟草行业网络信息的安全性,设计一个基于数据挖掘的烟草行业网络安全动态监测方法.预先对烟草行业网络安全隐患进行了分析,然后建立基于大数据的网络安全态势感知平台,最后对烟草行业网络安全态势评估方法设计,以此完成基于数据挖掘的烟草行业网络安全动态监测.     

基于机器学习的网络安全态势感知系统研究

随着信息技术的快速发展,网络环境变得更为复杂,网络攻击手段也越来越多,网络空间的安全性就更为重要。在此背景下,网络安全态势感知技术应运而生,成为评估网络安全现状,洞察网络安全风险,预测网络未来发展的关键技术。研究网络安全态势感知系统可以提高网络的监控能力、应急响应能力等,文章分析了当前网络安全态势感知模型和网络安全态势指标,采用双向LSTM网络安全预测模型,并用贝叶斯优化方法确定模型的超参数,从而提高了网络安全态势预测模型精度与效率。     

基于改进博弈模型的网络安全态势评估平台设计

设计一种基于改进博弈模型的网络安全态势评估平台,该平台由数据采集器模块、指标体系配置模块、关联分析模块、网络态势评估模块、安全响应模块和网络安全态势信息模块等组成,其包括管理模块和公共服务、数据分析层、数据显示层、数据采集层四大功能模块。调度平台基于改进博弈模型对网络安全态势进行评估,给出平台进行网络安全态势评估的关键代码。实验结果表明,所设计平台具有很高的评估性能,而且能够对系统进行有效的修补。     

网络安全态势评估技术

网络安全态势评估技术能够从整体上动态反映网络安全状况,文章在基于知识的基础上构建了一个层次化的网络安全态势评估模型,并对现有的网络安全态势评估方法进行了分类总结。     

基于NetFlow技术的网络安全态势评估研究

针对网络安全状况评估难以量化的问题,在考虑了影响网络安全的诸多因素后,提出了基于NetFlow的安全态势评估模型。该模型从对网络服务的攻击入手,采用层次化的评估策略,通过对各威胁要素的量化计算得出各服务的风险值及主机的安全指数和防御指数,解决了网络安全状况难以量化的问题,进而评估出整个网络的安全态势。仿真实验提供了两种对比结果,结果表明,考虑到防御指数的方法能更好地反映网络的安全态势,且误差较小,从而为安全管理人员的正确决策提供帮助。     

网络安全态势评估和预测的新进展

网络安全态势的研究是动态地认识大规模分布式网络安全的信息安全新热点之一.由于大规模网络的复杂性,及对网络整体安全越来越高的要求,常规的安全解决方案不能较好地完成保障网络安全的任务.网络安全态势的研究将解决这一问题,使网络安全整体上得以保障.本文首先从网络安全态势研究内容的角度,指出了其研究的难点,接着探讨了现有的网络安全态势研究的框架和思路,然后比较了典型的网络安全态势评估和预测的模型,最后总结了网络安全态势的最新研究成果,并指出了网络安全态势值得深入研究的方向.     

电力企业工控网络静态稳定态势评估研究

电力企业工控网络受到网络规模与运行机制变化的影响,影响了网络静态态势稳定性及网络安全。为此,文中引入大数据分析方法,评估电力企业工控网络静态稳定态势,增强网络的安全性。通过仿真实验证明,所设计方法能够及时监测到工控网络静态态势失稳情况,并且获得的静态稳定势态预测值与实际值相符,能够有效提升工控网络运行势态评估效果。