基于深度神经网络的工业网络安全态势感知方法设计

工业网络时刻面临着来自网络中的各种攻击入侵风险,为保护工业网络安全,设计一种基于深度神经网络的工业网络安全态势感知方法。该设计中通过数据仓库集成技术集成深度神经网络输入所需要的态势信息并实施处理,利用层次分析法从基础信息中提取关键态势要素,以关键态势要素为输入,利用深度神经网络计算工业网络安全态势值并划分安全态势等级。结果表明:随着攻击的进行,工业网络安全态势值呈现上升的趋势,其中U2R攻击下的态势值从最初0.32上升到了0.86,态势等级从安全发展到了高风险;DDos攻击下态势值从0.47上升到了0.55,态势等级从安全发展到了中等风险;Porbe攻击下态势值变化不明显,态势等级一直处在安全级别,由此说明该工业网络针对Porbe攻击防护能力最强,针对U2R攻击防护能力最弱。