基于自注意力机制的网络局域安全态势融合方法研究

针对传统网络安全态势感知方法无法高效整合多节点数据、获取全局网络安全态势的问题,文章提出了一种基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的网络局域安全态势融合方法 SA-RBF-CNN(Self-Attention-RBFCNN)。通过自注意力机制,模型能有效识别并强调关键节点,增强对全局安全态势的认识。同时,改进的RBF结构与CNN结合能进一步提炼特征,增强模型对复杂数据模式的捕捉能力。实验结果显示,SA-RBF-CNN在识别网络安全态势预测的关键指标上优于其他类似方法,与传统态势感知方法相比,其提升了计算速度,减少了通信开销,证明该模型具有一定的实际应用价值。