网络安全态势感知框架及随机森林评估模型

针对传统网络安全态势感知评估过多依赖专家经验的问题,提出一种基于随机森林的多层次网络安全态势感知(Cyber Security Situational Awareness,CSSA)框架评估模型.首先将CSSA的过程与安全数据生命周期进行对齐,并分析CSSA的需求,提出CSSA多层次分析框架,然后采用随机森林算法,构建CSSA评估模型,该模型基于多个分类器组合的思想,由决策树构成,每棵树依赖于独立样本,以及森林中所有树的随机向量分布相同的值.在进行分类时,每棵树投票并返回票数最多的类,这使得网络安全态势评估更为客观和准确.实验表明,与贝叶斯网络相比,此模型可以更快速、更准确地评估当前的网络安全情况.