基于神经网络的网络安全态势预测

针对传统的用于提高网络安全的设备往往只关注某一方面的安全问题,无法从整体上关注网络的安全状况,提出了一种基于神经网络的在线网络安全态势预测方法。首先,建立了基于神经网络的网络安全态势模型,该模型分为数据输入、网络态势映射和网络安全态势预测输出组成。其次,对网络的结构、误差函数和激活函数等进行了定义,并描述了对该模型进行训练和利用该模型进行预测的具体算法。利用NS2工具进行实验,以某物联网在12个小时的网络安全态势数据作为样本训练模型,并利用该训练的模型来预测下一个12小时的网络安全态势值,实验结果表明了所提模型可以对网络的安全态势进行实时精确的预测。