基于人工智能技术的信息安全态势感知系统设计与实现

基于人工智能技术的信息安全态势感知系统能够通过实时监测和分析网络数据,及时发现潜在的安全威胁,为网络安全防护提供了有力支持。研究基于人工智能技术,设计并实现了一种信息安全态势感知系统,探讨了其架构设计、关键算法以及实验验证结果,为网络安全领域的研究和应用提供了重要参考。

基于大数据与智能技术的信息安全态势感知系统分析

随着大数据时代的到来,现代企业面临的信息安全威胁日益增多,这就需要利用大数据技术以及人工智能等先进技术手段搭建信息安全态势感知系统,实现对信息风险的精准识别及有效处理。本文简要分析了现代企业在信息安全态势感知方面潜在的隐患问题,并重点研究了利用大数据与智能技术建设系统的建设要点,旨在提高企业的安全风险抵御能力,促进企业的可持续发展。

依赖RSA公钥加密算法的信息安全态势感知系统应用

信息安全态势感知是一种监控网络安全的新技术,是信息安全领域的研究热点之一。首先分析了全世界关于情境意识的研究,在此基础上依托RSA公钥加密算法,提出了用于感知网络安全态势的模型,同时针对不同服务的威胁程度,使用简单加法权重进行评估。测试结果表明,RSA公钥加密算法是可行和合理的。

基于KPI的电力信息安全态势评价指标体系研究

为了获得电力信息安全技术保障能力所能达到的安全效能级别,验证已实施的信息安全技术保障体系能否达到设定的信息安全目标,以便于采取有效信息安全措施对电力信息安全态势进行持续改进,文章运用KPI方法构建了电力信息安全态势的关键评价指标体系,设计并实现了相应的评价系统,利用该系统对电力信息安全态势进行评价,结果表明该系统能够有效、准确、自动及主动地获取、分析与评价信息安全态势。

小波分析和时间序列法相融合的信息安全态势估计

为了提高信息安全态势的估计精度,提出一种小波分析和时间序列分析相融合的信息安全态势估计方法。首先收集信息安全变化的历史数据,然后采用小波分析对数据进行分解,然后分别采用时间序列方法对分解后数据进行建模和估计,最后采用小波分析对估计结果进行重构。结果表明,本文方法可以准确跟踪信息安全变化趋势,提高了信息安全态势估计的精度。

移动互联网应用平台中信息安全态势评估研究

针对移动互联网应用平台信息安全态势进行准确评估,为了提高移动互联网应用平台的生命周期。进行移动互联网应用平台信息安全态势评估时,需要量化移动互联网应用平台的信息安全评估指标,组建评估矩阵,最终获取信息安全评估指标集权重,但是传统的信息融合评估方法,无法提取评估指标的权重,存在信息安全态势评估正确率低的问题。提出一种基于灰色关联分析的移动互联网应用平台信息安全态势评估方法。上述方法先将安全评估指标量化,组建信息安全态势评估矩阵,灰色关联分析计算信息安全评估指标集权重,并融合于图聚类算法形成移动网络连通图的聚类结果,计算移动互联网应用平台拓扑完整性参考值,作为判断移动互联网应用平台拓扑完整程度的依据,完成对移动互联网应用平台信息安全态势的评估。仿真结果证明,上述算法可以精确地对移动互联网应用平台安信息全态势进行准确快速的评估。

小波分析和时间序列法相融合的信息安全态势估计

为了提高信息安全态势的估计精度,提出一种小波分析和时间序列分析相融合的信息安全态势估计方法。首先收集信息安全变化的历史数据,然后采用小波分析对数据进行分解,再分别采用时间序列方法对分解后数据进行建模和估计,最后采用小波分析对估计结果进行重构。结果表明,该方法可以准确跟踪信息安全变化趋势,提高信息安全态势估计的精度。

大数据及人工智能技术在信息安全态势感知系统中的应用研究

文中首先分析了现代企业经营中所面临的信息安全态势感知威胁,其次研究了大数据及人工智能技术在信息安全态势感知系统总体设计,最后就大数据及人工智能技术在信息安全态势感知系统中的应用进行了更具深入性的探究,包括数据采集技术的应用、数据预处理技术的应用、检测分析与处理技术的应用等,旨在优化各个企业在安全威胁检测及提高处理方面的工作水平。

基于支持向量机和粒子群算法的信息网络安全态势复合预测模型

提出一种基于支持向量机和粒子群算法的网络态势复合预测模型。模型使用滑动窗口方法将各原始离散时间监测点的安全态势值构造成部分线性相关的连续时间序列,以其作为安全态势数据样本集对支持向量机加以训练,生成预测模型。在支持向量机训练过程中,利用粒子群算法搜寻支持向量机的最优训练参数,以降低支持向量机参数选择的盲目性,提高预测精度。最后通过基于大量电力企业信息网络现场安全监测数据的实验,验证了复合预测模型的有效性。

回顾2019 展望2020,网络安全产业寄语

尹丽波国家工业信息安全发展研究中心主任——围绕"两化"发展需求增强我国工业信息安全能力2019年全球工业信息安全态势依旧严峻,工控系统安全漏洞数量显著上升,针对工业领域的网络攻击高发频发,勒索病毒、APT攻击对工业企业的危害尤为显著,网络威胁在工业领域的流动和渗透进一步加剧。