基于稀疏自编码器的工控系统态势理解算法

态势感知对提高工控系统的安全性有着重要作用。结合深度学习理论,提出基于稀疏自编码器的工控系统态势理解算法。算法使用稀疏自编码器对工业控制系统现场控制层数据降维,提取有效特征;随后使用K-means聚类算法对系统正常安全态势建模;最后通过对比工业控制系统现场控制层实时监控数据进行分析,对系统当前安全态势进行判断。将上述方法应用于田纳西-伊斯曼过程数据集进行验证,结果表明,所提方法可以准确有效地提出系统当前安全态势。

一种基于图模型的空间态势理解方法

近年来机构和学者围绕空间态势感知任务,已形成了大量基于空间目标独立节点的目标跟踪、检测、识别、计算等相关理论和技术研究成果,面对低轨空间目标数量激增、高轨不断新增各类具有对抗背景的敏感目标的新形势,对空间态势认知能力提出了更高的要求。通过图模型对空间态势系统进行建模,设计构建双层空间态势理解结构来实现包含关系影响的单节点到系统层面的嵌入式映射,并通过进一步形成对态势整体的量化表示,通过实例验证所提方法的可行性,为基于空间态势感知信息、形成对整体空间环境和力量的态势理解及后续态势预测分析提供了思路和方法。

作战指挥态势理解智能算法应用

为提高作战指挥态势理解效率,掌握敌方作战意图,对作战指挥态势理解进行了研究分析。首先,在仿真推演基础上,建立了知识发现方法池,提出了基于智能算法的态势理解方法;然后,以战术层面敌方坦克分队作战意图识别为例,说明了智能算法在挖掘和识别敌方作战意图时的应用方法和路径;最后,试验结果表明,深度学习和长短时记忆(LSTM)网络算法对意图识别问题具有较高的识别准确率。该研究可为指挥员提升作战指挥态势理解能力、开展智能算法在作战指挥态势理解中的应用研究提供参考。

基于深度学习的初级战场态势理解研究

传统基于人的经验或认知的指挥模式难以有效应对瞬息万变的信息化战争,准确快速理解战场态势成为难题;现有面向作战指挥的计算机辅助决策尚不能以人的认知模式来理解态势,难以适应新形势需要.围绕作战态势问题,从体系对抗性和战争复杂性角度出发,系统地讨论了战场态势理解问题,通过建立复合架构的深度学习网络,基于联合作战背景下的兵棋演习大数据,进行了战场态势理解初步研究,提出了基于深度学习态势理解的研究方案.

基于直觉模糊推理的态势理解方法

针对态势理解问题,提出一种基于直觉模糊推理的方法。首先介绍了直觉模糊理论,并对舆情态势分析问题进行描述,选取了影响态势分析的一些重要属性;其次对属性进行了模糊化,建立了规则库并设计了直觉模糊推理的方法;最后通过10个目标的实例,验证了方法的有效性。

基于多维联系数的城轨交通车站安全态势理解模型研究

为提高城轨交通车站的安全性,提出一种基于多维联系数的安全态势理解模型以评估其安全状态。首先通过城轨交通车站安全影响因素分析,建立城轨交通车站安全态势评价指标体系,然后基于多维联系数建立城轨交通车站安全态势理解模型,最后以广州地铁某车站为例获取相关数据,对评价指标进行量化并进行验证。实验结果显示,该模型真实反映车站安全状况,能够为管理者提供决策依据。

无人系统集群作战对抗过程中的态势理解

以战场指挥决策智能化为目标,针对无人系统集群作战对抗过程,研究战场态势理解问题。构建层次型态势理解框架,按照个体和群组两个层次分层处理动态战场信息。针对个体威胁评估过程具有多源输入特点的问题,采用极限学习机方法实现对敌方个体威胁评估的推理;针对群组层次需要对敌方作战单元进行合理分组的问题,采用K均值聚类算法得到群组态势分析,实现战场态势的深入挖掘,从而更有效地处理复杂的战场信息。

基于模糊积分的网络舆情态势理解方法

由于网络舆情态势理解模式中各属性之间具有一定的相关性,网络舆情态势理解可以看成一个关联的多属性决策问题。考虑到模糊测度和模糊积分处理关联的多属性决策问题的优势,文章提出一种基于模糊积分的网络舆情态势理解方法。该方法利用Choquet模糊积分融合网络舆情话题的倾向性、关注度、敏点及焦点4个属性,分析话题与公众之间联系的紧密程度,实例验证了方法的正确性和有效性。

基于ARIMA预测修正的工控系统态势理解算法

结合态势感知的概念,重点对工控系统现场控制层数据进行分析,提出一种针对工业控制系统的态势理解算法。该算法利用FCM算法实现系统正常状态空间的建模,度量出实时状态偏离正常状态的程度;此外,利用数据的时序性,通过ARIMA预测出后续时刻系统数据信息;最后使用滑动窗口技术实现对系统过去、当前和未来的数据信息融合,计算出可以表征系统实时态势的二元组,直观地呈现出系统的实时安全状况,实现当前态势理解。通过数据仿真实验,验证了算法的可执行性和有效性,该算法的输出可以为安全管理人员提供可靠的决策信息。

基于知识推理的卫星网络态势理解

随着太空和网络空间军事化趋势加剧,我国太空战略面临着日益严峻的挑战。为保障太空网络安全,目前迫切需要形成对卫星网络空间的态势理解能力。本文首先提出了太空网络态势理解需要回答的关键性问题,基于卫星网络态势理解本体和卫星网络态势理解知识图谱,构建推理规则,提出基于知识的卫星网络空间态势理解分析方法,通过对卫星网络空间态势理解知识库进行推理,实现对卫星网络安全多源情报自动关联分析。最后,通过案例评估验证了所提方法的正确性和有效性,为我国天基资产保护辅助决策提供支撑。

基于深度学习的战场态势高级理解模拟方法

当今军事领域问题的研究已步入了信息化主导的大数据时代,传统的智能辅助指挥员完成战场态势理解已遇到了瓶颈,亟需探索突破。认知智能中深度学习的提出可为该问题的突破提供契机。通常,指挥员进行战场态势理解是分层次的。其中的高级理解则需要深度学习来模拟。就此,展开了探索性研究。概述了战场态势评估的相关概念,分析了指挥员理解战场态势的思维模式,掌握了指挥员理解战场态势时的主要步骤,并结合深度学习运行原理,提出了一种基于深度学习的指挥员战场态势高级理解思维过程(以判断敌方对我方可能的主攻方向为例)模拟方法,该方法利用认知智能中的深度学习(以CNN为例)对指挥员战场态势高级理解过程进行非线性拟合处理,从而达到探索性模拟的目的,仿真实验结果验证了该方法的有效性。

网络安全态势感知研究现状与发展趋势

随着互联网技术的飞速发展,网络空间中网络安全事件频发,影响巨大,全球各国都将网络安全态势感知(network security situation awareness,简称NSSA)视作网络安全战略布局的关键.文章从三个方面对其进行论述:①结合传统态势感知逻辑模型,阐述网络安全态势感知的相关概念;②从网络安全态势要素提取、态势理解、态势预测等几个层面,对网络安全态势感知关键技术进行介绍、分析和对比;③对网络安全态势感知的发展趋势和未来的研究方向进行探讨.

基于路网抗毁可靠度的交通突发事件态势分析

非常态交通管理需要测算路网应对交通突发事件的能力,从而理解和判断事件态势的严重程度.引入路网抗毁可靠度的概念及方法,借助交通突发事件态势感知路网拓扑结构,建立基于路网抗毁可靠度的高速公路网络交通突发事件态势理解模型,并建立相应指标体系,最后对区域高速公路网子系统及整体网络的抗毁可靠度进行实例分析.路网抗毁可靠度与事发地点、网络结构及交通需求的空间分布密切相关,该模型能够从局部和整体双重角度评价路网的抗毁性能,可以满足交通管理部门对交通突发事件状态及趋势的判断需求.

大规模网络安全态势感知及预测

从对网络安全态势感知及预测技术的需求展开,介绍了网络安全态势感知的基本概念、系统模型,从数据融合、态势感知指标体系、数据挖掘、态势可视化技术等方面,介绍了网络安全态势感知及预测的主要技术及发展状况。最后,分析指出了网络安全态势感知领域存在的困难问题和未来发展方向。

基于大数据的网络态势感知体系架构

在分析网络态势感知的目标和所面临的严峻形势基础上,对网络态势感知的研究框架进行了简要的介绍,在此基础上对经典的网络态势感知模型JDL模型和BASS模型进行进一步描述。结合目前大规模网络态势信息的大数据特性,提出基于大数据的网络态势感知体系架构设想,探讨大数据流式处理技术、并行计算技术、关联规则分析技术、基于证据理论与模糊逻辑相结合的态势评估技术以及基于神经网络的态势预测技术等在体系架构中的分层应用。并以此架构为基础,提出未来需要进一步深入研究的关键技术和研究方向。

态势认知总体框架及其关键技术

为了促使智能指挥控制系统精准获取并直视战场焦点,学者们对态势感知、理解和预测等进行了探究,并在指挥对抗态势演化基础上进行了复盘推演技术研究,以期通过识别、挖掘和评估态势演化过程中的关键决策点为作战指挥决策提供依据。介绍了国内外的态势感知、理解、预测与复盘的研究情况,给出了态势认知总体框架设计,阐述了态势认知与复盘中的关键技术,并结合研究难点与热点展望了未来研究方向。

基于粒子滤波的工业控制网络态势感知建模

粒子滤波(Particle filtering,PF)算法能有效地对工控系统这一类非线性、非高斯噪声系统进行状态估计,但在实际采用经典粒子滤波状态估计检测攻击时,实验结果显示该方法存在很高的漏检率,无法保障系统安全.因此改进经典算法,提出了基于粒子滤波输入估计的态势理解算法.该算法在考虑系统输入与输出关系的同时,结合蒙特卡洛思想,提取工控系统态势特征,计算态势指标,最终实现态势理解.实验结果表明,该算法能有效地感知持续性攻击,并判断系统态势.

基于拓扑漏洞分析的网络安全态势感知模型

针对网络安全态势感知研究存在缺乏有效的网络安全态势数据采集和要素提取方法,网络安全态势的理解和分析计算难以进行的现状,建立基于拓扑漏洞分析的网络安全态势感知模型。首先,采用扩展有限状态机描述网络中当前状态和可能发生的状态,确定网络的所有状态;其次,计算威胁存在概率、威胁状态概率、状态转移概率和威胁损失等态势组成值,综合得到网络安全态势;最后,通过数值对比,明确网络的安全状态。实验结果表明:建立的网络安全态势感知模型与实际网络安全态势相比,均方差为1. 2%;与层次分析模型和神经网络模型相比,均方差降低1. 5%～2. 1%。

战场态势感知关键技术研究

信息技术的飞速发展和战场复杂性变化,对态势感知技术提出了新的挑战。伴随着信息融合、数据挖掘、战场可视化等技术的发展,战场态势的内涵得到了极大的拓展。在对态势感知基本概念模型分析的基础上,分析了影响态势感知的因素,并对态势感知涉及到的关键技术研究进展进行了分析,最后对战场态势感知技术的发展提出了展望。

面向中小型企业的态势感知体系研究

为提升对信息安全威胁的行为辨识和预测能力及对各类安全事件的实时评估和响应决策能力,提出一种适合中小型企业的主动防御型态势感知体系。体系由态势观测⁃态势理解⁃态势响应决策认知过程构成,其中态势观测过程以威胁建模为主,海量异构数据融合为辅,构造有效数据源;态势理解过程以专家规则和机器学习结果为判定依据,联合协同、信任机制完成对行为意图的辨识和预测;态势响应决策过程以威胁KPI和态势转换概率矩阵为依据进行风险处置和反馈。实践结果表明,该体系可明显提高人员的工作效率和能力,具有一定的推广价值。