基于计算机网络安全技术的态势感知防御方法

针对传统计算机网络安全态势感知精度不高,感知数据的分析侦测在数据体量庞大的情况下难以保持误差数值的稳定,可视化装置数据处理速度缓慢等问题进行系统方案的设计。在硬件方面基于对于传感器和可视化模块进行改进;该研究在算法技术方面是基于回归算法模型相关的卷积神经网络算法和误差逆传播(error BackPropagation,BP)神经网络算法构建网络安全态势感知的数学模型。通过模拟仿真实验,该系统的威胁检测率能达到96.67%,误警率只有1.10%,且在长时间的工作下也能保持稳定。