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基于机器学习的网络安全态势感知关键技术研究与应用 被引量:12

Research and Application of Key Technologies for Network Security Situational Awareness Based on Machine Learning
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摘要 随着网络空间安全重要性的不断提高,网络安全态势感知的研究与应用越来越得到关注。网络安全态势感知是一种基于环境的、动态的、整体的洞察安全风险的能力,网络安全态势感知的研究对于提高网络的监控能力、应急响应能力和预测网络安全发展趋势具有重要意义。基于态势感知的概念模型,介绍了网络安全态势感知的关键技术,对比了不同机器学习算法应用于网络安全态势感知的评估与预测效果。 With the increasing importance of cyberspace security,the research and application of cyber security situational awareness is gaining more and more attention.Cyber security situational awareness is an environment-based,dynamic and holistic insight into security risks,and the study of cyber security situational awareness is important for improving network monitoring capability,emergency response capability and predicting network security trends.Based on the conceptual model of situational awareness,the key technologies of network security situational awareness are introduced,and the evaluation and prediction effects of different machine learning algorithms applied to network security situational awareness are compared.
作者 谷洪彬 郑黎明 魏孔鹏 GU Hong-bin;ZHENG Li-ming;WEI Kong-peng(Panjin Vocational&Technical College,Panjin,124000,China)
出处 《电脑与信息技术》 2022年第1期40-42,49,共4页 Computer and Information Technology
基金 2020年辽宁省教育厅科学研究经费项目(项目编号:PZYST2020L01)。
关键词 机器学习 网络安全 态势感知 machine learning cyber security situational awareness
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参考文献3

二级参考文献64

共引文献301

同被引文献78

二级引证文献17

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