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基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法
被引量:
22
1
作者
杨宏宇
王峰岩
吕伟力
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期474-484,共11页
针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将...
针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将只包含正常网络流量的训练数据集输入到由VAE-GAN组成的网络集合层进行训练,统计每层网络输出的重构误差,并使用输出层的3层变分自动编码器训练重构误差;然后使用包含异常网络流量的测试数据集进行分组威胁测试,统计每组测试的威胁发生概率;最后根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值对网络安全威胁态势进行评估。仿真实验结果表明,与反向传播(BP)和径向基函数(RBF)方法相比,该方法能够更直观地评估网络威胁的整体态势,对网络威胁具有更好的表征效果。
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关键词
无监督生成推理
变分自动编码器-
生成
式对抗网络(VAE-GAN)
威胁发生概率
威胁态势评估
原文传递
题名
基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法
被引量:
22
1
作者
杨宏宇
王峰岩
吕伟力
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国石油天然气股份有限公司管道长春输油气分公司
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期474-484,共11页
基金
国家自然科学基金民航联合研究项目(U1833107)。
文摘
针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将只包含正常网络流量的训练数据集输入到由VAE-GAN组成的网络集合层进行训练,统计每层网络输出的重构误差,并使用输出层的3层变分自动编码器训练重构误差;然后使用包含异常网络流量的测试数据集进行分组威胁测试,统计每组测试的威胁发生概率;最后根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值对网络安全威胁态势进行评估。仿真实验结果表明,与反向传播(BP)和径向基函数(RBF)方法相比,该方法能够更直观地评估网络威胁的整体态势,对网络威胁具有更好的表征效果。
关键词
无监督生成推理
变分自动编码器-
生成
式对抗网络(VAE-GAN)
威胁发生概率
威胁态势评估
Keywords
unsupervised generation reasoning
variant auto encoder-generative adversarial network(VAE-GAN)
threat probability
threat situation assessment
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法
杨宏宇
王峰岩
吕伟力
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
22
原文传递
已选择
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