基于反向传播算法的网络安全态势感知仿真

随着互联网技术的广泛应用,网络信息传输的数量日益提升,网络安全态势感知的需求也逐渐增加。针对当前网络安全态势感知算法检测准确率率低,误差较大等问题,提出了基于反向传播算法的网络安全态势感知模型。首先采用大数据分析方法对入侵信息的特征按节点分解并进行分段分析;其次通过切换检测信道和空间节点的分布式融合方法对关键节点进行分析,提取入侵数据的特征;然后通过反向传播算法对基本的感知原理进行优化,以减小模型检测过程中的误差;最后基于信息融合的结果进行优化,通过模糊识别的方法对入侵行为进行检测,达到安全态势感知的效果。实验结果表明,相比其它算法,所提模型将平均绝对误差缩小近5%,预测精确度提升至少7%,有最佳的实验效果,推动了网络安全态势感知技术的发展和应用。

网络安全态势感知下的交通运输风险预防措施——评《交通运输行业网络安全态势感知技术研究》

交通运输行业是一个庞大的体系,包括铁路、公路、水路、航空和管道等多种运输方式。随着信息化程度的提高,交通运输行业越来越多地依赖于计算机系统和网络进行运营和管理。智能交通、物流信息化等新兴业态不断涌现,极大地提高了运输效率和便利性,与此同时,也带来了前所未有的网络安全挑战。

网络安全态势感知平台在淮委网络中的应用与实践

淮河水利委员会的网络系统安全对于保障淮河流域安全稳定至关重要,需引入网络安全态势感知平台,实时监控网络状态和快速识别潜在威胁,提高安全管理的主动性和预见性。通过实际应用案例分析,评估了该平台的实施效果,并讨论了其在淮委网络中应用的经验、挑战及未来发展方向,为水利系统的网络安全管理提供了参考。

网络安全态势感知平台在煤炭企业中的应用研究

现阶段,网络攻击活动具有手段多样、主体复杂的特征,传统安全保护手段无法精准识别网络攻击行为,最终威胁网络安全。针对上述情况,文章在分析网络安全态势感知平台在煤炭企业网络安全管理可行性的基础上,设计了一个操作简单、敏感度高的网络安全态势感知平台,在详细说明该平台系统总体设计、数据关键功能模块设计、态势感知算法改进、数据库实现的基础上,对该感知平台在煤炭企业中的应用展开分析。最终研究结果显示,网络安全态势感知平台在身份认证授权、监测信息泄露等方面均有满意效果,值得推广。

基于网络安全态势感知的四川气象信息网络检测防御技术研究

基于大数据、机器学习等技术,构建四川气象信息网络安全态势感知系统。系统能全局感知网络状态,提高了四川省气象部门网络监控、应急响应能力,为合理决策提供支持。介绍了网络安全态势感知技术,并阐述气象信息网络及其安全防御现状和存在风险,从实践角度出发介绍该系统及其关键技术,并对系统应用进行总结和展望。

网络安全态势感知标准在轨道交通经营管理云中的应用

针对轨道交通网络安全监测缺少体系性的管理文件和规范性的标准等问题,遵循GB/T 42453—2023《信息安全技术网络安全态势感知通用技术要求》,从技术、产品、服务、管理制度等方面对轨道交通经营管理网中的态势感知技术和管理体系进行整体规划和布局调整,形成标准化的指导文件和架构模型,提升公司经营管理全供应链的监测预警能力、网络运维效率,保障公司经营管理网下的网络安全,降低运营成本。

基于5G的智慧校园网络安全态势感知研究

基于5G的智慧校园产生很多新的应用场景,在给师生带来诸多便利的同时也带来新的安全挑战,亟需新的安全体系去应对这些挑战。文章介绍智慧校园的网络整体架构,分析智慧校园面临的安全问题,提出一种结合网络安全态势感知技术的智慧校园态势感知模型。该模型可以有效地、综合地解决智慧校园面临的安全痛点,为后续的研究提供参考。

基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型

为了准确获取整个网络的安全态势,设计了一种包含流量探测、属性提炼、决策引擎、多源融合和态势评估五大核心环节的网络安全态势感知模型。流量探测指,以网络流量探测器和入侵检测探测器为工具对流量进行监测,分别抓取流量基础特征和恶意活动特征;属性提炼指,以准确地提炼核心属性为目的,重点关注能够刻画恶意活动特征的报警信息、报警类别和连接属性;决策引擎指,以属性提炼生成的各探测器的核心属性数据为输入,以卷积神经网络为引擎识别各种攻击;多源融合指,采用指数加权的D-S融合方法有效地融合各决策引擎的输出结果,提升攻击识别率;态势评估指,借助权系数理论有效地量化威胁等级,利用层次化分析方法准确地获取整个网络的安全态势。实验结果表明,不同探测器探测到的数据对各类攻击识别的差异较大,多源融合算法可将攻击识别的准确率提升到92.76%,在准确率指标上优于多数研究成果,准确率的提升有助于层次化网络分析方法更加准确地计算整个网络的安全态势。

大数据背景下网络安全态势感知平台技术分析

为有效应对严峻的网络安全威胁形势,本文结合现阶段网络安全若干需求,对大数据背景下网络安全态势感知平台进行研究、分析。浅析基于大数据技术的网络安全态势感知平台定义,确保为网络安全提供帮助,对网络安全水平进行全面的提升,降低网络安全问题相关风险。

基于改进支持向量机的网络安全态势感知算法

为了保证和有效提升网络安全态势感知结果,提出一种基于改进支持向量机的网络安全态势感知算法.通过粒子群算法(PSO)对支持向量机内的参数进行优化,利用灰色关联分析法确定指标权重,将全部训练样本输入到改进支持向量机内进行训练,实现网络安全态势感知.和已有的网络安全态势感知算法相比,所提算法可以获取高准确率的网络安全态势感知结果,同时还可以有效减少运行时间,更加适用于解决网络攻击问题.

基于大数据的网络安全态势感知技术分析

随着网络覆盖范围不断扩大,网络安全问题尤为受人重视。在安全控制方面,除处理访问控制、入侵检验以及身份识别等技术方式的应用外,还需要安全运维以及管理人员可以及时感知网络中出现的异常事件以及整体安全态势。针对安全运维人员而言,怎样从海量的安全事件以及日志之中寻找最具价值与亟待处理的安全问题,并对安全态势进行感知,以确保网络的安全状态,成为其必须解决的问题。因此,基于大数据的网络安全态势感知技术的应用受到人们的普遍关注。

网络安全态势感知及其应用实践研究

网络安全管理在现代社会得到普遍重视,很多新技术、新方法、新理论得到提出,并通过实践应用改善网络安全水平,在管理工作中发挥了重要作用。本文首先对网络安全以及网络安全态势感知进行简述,在此基础上研究网络安全态势感知技术的要求,结合C大学工作情况,论述其对网络安全态势感知技术的运用过程、积极经验,最后简单分析网络安全态势感知技术的不足和未来发展趋势,为该技术的进一步运用、发展提供参考。

基于量子神经网络的网络安全态势感知

网络安全态势感知的预测方法大都预测准确度较低,收敛速度较慢;采用传统的神经网络模型,其模型设置参数多,泛化性能不高,无法进行有效预测。基于上述问题,提出了一种利用量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO)来优化变分量子神经网络(Variational Quantum Neural Network, VQNN)的预测模型,其训练过程是将数据样本经过预处理后转化为量子态进行输入,并通过隐藏层的酉变换反复调整权重参数θ,然后利用改进惯性权重因子θ1对权重参数θ进行优化来获取网络的输出,将优化后的VQNN模型用于预测网络安全态势值。实验结果表明,VQNN模型的精确度比卷积神经网络模型高0.47%,且收敛速度快,将QPSO-VQNN算法与对比预测方法进行实验对比,验证了所提算法在网络安全态势感知中的可行性以及预测结果的准确性。

基于机器学习的网络安全态势感知系统研究

随着信息技术的快速发展,网络环境变得更为复杂,网络攻击手段也越来越多,网络空间的安全性就更为重要。在此背景下,网络安全态势感知技术应运而生,成为评估网络安全现状,洞察网络安全风险,预测网络未来发展的关键技术。研究网络安全态势感知系统可以提高网络的监控能力、应急响应能力等,文章分析了当前网络安全态势感知模型和网络安全态势指标,采用双向LSTM网络安全预测模型,并用贝叶斯优化方法确定模型的超参数,从而提高了网络安全态势预测模型精度与效率。

基于时间序列输入结合SIQNN的网络安全态势感知研究

针对传统网络安全态势感知精度低的问题,提出一种时间序列输入结合量子神经网络的网络安全态势预测模型,并设计自上而下的基于SIQNN模型的网络安全态势感知方案。结果表明,所提方案相较于BPNN模型和PNN模型,具有更好的预测能力,平均识别准确率达95.98%,平均预测准确率达82.02%,具有明显的识别和预测优势,可用于网络安全态势感知。

信息融合背景下的网络安全态势感知模型及关键技术分析

本文基于信息融合构建的网络安全态势感知模型,可通过态势信息的采集、预处理、信息融合与态势评估,超前识别入侵事件,并对入侵事件的发展态势作出准确预测,以便于网络管理员提前采取预防措施,达到防患于未然的效果,维护网络资产设备的安全。在网络安全态势感知与评估中,主要应用到了Hyperic-Sigar态势信息收集技术、NSSAP数据交换技术、决策级数据融合技术以及基于矩阵法的网络安全态势评估技术等关键技术。

网络安全态势感知系统的应用研究

随着计算机网络的快速发展,企业开始构建主动安全防御体系,以应对网络安全面临的挑战。网络安全态势感知是整个防御体系的核心部分。本文概述企业网络安全面临的挑战以及网络安全态势感知的工作原理,分析网络安全态势感知系统在企业的应用,为实施网络安全态势感知系统的企业提供参考。

新能源场站网络安全态势感知和监测预警平台设计

新能源发电场站已按照“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”的网络安全防护基本原则,建立了以纵向安全设备防范和横向三道防线为主体的电力监控系统网络安全防护体系。该体系对常规网络入侵攻击具有一定的“免疫力”。但由于光伏、风力等新能源发电场站具有生产占地区域广、兼有涉网和非涉网两大功能网络且非涉网区存在大量互联网接入、企业生产控制大区缺少流量检测和日志审计手段等特点,现有防护体系难以对生产控制大区内的网络异常行为进行监测和预警。本次实践拟在新能发电场站集控中心侧建设工业控制系统网络安全态势感知与预警平台,构建网络安全监测与预警体系,实现电力监控系统网络安全态势感知、发现和响应。

广电行业网络安全态势感知平台建设思路

随着“互联网+”的全面实施,广电网络的IP化、IT化、云化的发展势头越来越强,广电的网络安全问题也越来越突出。当前广电网络安全系统多以“防护”为主,网络安全监测与应对能力较差,对行业网络安全问题的全面监控、预警、应急处理等方面存在不足,已不能适应新形势下对广电行业网络安全监测监管的要求。所以,针对当前我国广播电视产业的网络安全现状,构建全天候、全方位的态势感知平台,提高整个行业的网络安全水平,成为一个迫切需要解决的问题。本文将对广电行业网络安全态势感知平台建设思路展开重点分析。

基于数据分析的网络安全态势感知系统设计

随着互联网技术的不断发展,网络安全问题越来越受到关注。网络安全相关行业应针对网络安全威胁问题,不断研发应用安全防护技术,保障用户的网络信息安全。基于数据分析的网络安全态势感知系统作为一种融合传统检测的多源异构系统,能够有效地检测网络整体的安全态势。通过应用该系统,能够最大限度地提高网络运行的安全性和稳定性。基于此,介绍数据分析技术在网络安全中的应用,阐述网络安全态势感知系统的关键要素,设计基于数据分析的网络安全态势感知系统架构。