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Network Security Situation Prediction Based on TCAN-BiGRU Optimized by SSA and IQPSO 被引量:1
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作者 Junfeng Sun Chenghai Li +2 位作者 Yafei Song Peng Ni Jian Wang 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2023年第10期993-1021,共29页
The accuracy of historical situation values is required for traditional network security situation prediction(NSSP).There are discrepancies in the correlation and weighting of the various network security elements.To ... The accuracy of historical situation values is required for traditional network security situation prediction(NSSP).There are discrepancies in the correlation and weighting of the various network security elements.To solve these problems,a combined prediction model based on the temporal convolution attention network(TCAN)and bi-directional gate recurrent unit(BiGRU)network is proposed,which is optimized by singular spectrum analysis(SSA)and improved quantum particle swarmoptimization algorithm(IQPSO).This model first decomposes and reconstructs network security situation data into a series of subsequences by SSA to remove the noise from the data.Furthermore,a prediction model of TCAN-BiGRU is established respectively for each subsequence.TCAN uses the TCN to extract features from the network security situation data and the improved channel attention mechanism(CAM)to extract important feature information from TCN.BiGRU learns the before-after status of situation data to extract more feature information from sequences for prediction.Besides,IQPSO is proposed to optimize the hyperparameters of BiGRU.Finally,the prediction results of the subsequence are superimposed to obtain the final predicted value.On the one hand,IQPSO compares with other optimization algorithms in the experiment,whose performance can find the optimum value of the benchmark function many times,showing that IQPSO performs better.On the other hand,the established prediction model compares with the traditional prediction methods through the simulation experiment,whose coefficient of determination is up to 0.999 on both sets,indicating that the combined prediction model established has higher prediction accuracy. 展开更多
关键词 network security situation prediction SSA IQPSO TCAN-BiGRU
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System Architecture and Key Technologies of Network Security Situation Awareness System YHSAS 被引量:7
2
作者 Weihong Han Zhihong Tian +2 位作者 Zizhong Huang Lin Zhong Yan Jia 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2019年第4期167-180,共14页
Network Security Situation Awareness System YHSAS acquires,understands and displays the security factors which cause changes of network situation,and predicts the future development trend of these security factors.YHS... Network Security Situation Awareness System YHSAS acquires,understands and displays the security factors which cause changes of network situation,and predicts the future development trend of these security factors.YHSAS is developed for national backbone network,large network operators,large enterprises and other large-scale network.This paper describes its architecture and key technologies:Network Security Oriented Total Factor Information Collection and High-Dimensional Vector Space Analysis,Knowledge Representation and Management of Super Large-Scale Network Security,Multi-Level,Multi-Granularity and Multi-Dimensional Network Security Index Construction Method,Multi-Mode and Multi-Granularity Network Security Situation Prediction Technology,and so on.The performance tests show that YHSAS has high real-time performance and accuracy in security situation analysis and trend prediction.The system meets the demands of analysis and prediction for large-scale network security situation. 展开更多
关键词 network security situation awareness network security situation analysis and prediction network security index association analysis multi-dimensional analysis
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WNN-Based Network Security Situation Quantitative Prediction Method and Its Optimization 被引量:4
3
作者 赖积保 王慧强 +3 位作者 刘效武 梁颖 郑瑞娟 赵国生 《Journal of Computer Science & Technology》 SCIE EI CSCD 2008年第2期222-230,共9页
The accurate and real-time prediction of network security situation is the premise and basis of preventing intrusions and attacks in a large-scale network. In order to predict the security situation more accurately, a... The accurate and real-time prediction of network security situation is the premise and basis of preventing intrusions and attacks in a large-scale network. In order to predict the security situation more accurately, a quantitative prediction method of network security situation based on Wavelet Neural Network with Genetic Algorithm (GAWNN) is proposed. After analyzing the past and the current network security situation in detail, we build a network security situation prediction model based on wavelet neural network that is optimized by the improved genetic algorithm and then adopt GAWNN to predict the non-linear time series of network security situation. Simulation experiments prove that the proposed method has advantages over Wavelet Neural Network (WNN) method and Back Propagation Neural Network (BPNN) method with the same architecture in convergence speed, functional approximation and prediction accuracy. What is more, system security tendency and laws by which security analyzers and administrators can adjust security policies in near real-time are revealed from the prediction results as early as possible. 展开更多
关键词 network security situation prediction genetic algorithm wavelet analysis neural network
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Network Security Situation Prediction Based on Improved Adaptive Grey Verhulst Model 被引量:4
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作者 胡威 李建华 +1 位作者 陈秀真 蒋兴浩 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2010年第4期408-413,共6页
Network security situation is a hot research topic in the field of network security. Whole situation awareness includes the current situation evaluation and the future situation prediction. However, the now-existing r... Network security situation is a hot research topic in the field of network security. Whole situation awareness includes the current situation evaluation and the future situation prediction. However, the now-existing research focuses on the current situation evaluation, and seldom discusses the future prediction. Based on the historical research, an improved grey Verhulst model is put forward to predict the future situation. Aiming at the shortages in the prediction based on traditional Verhulst model, the adaptive grey parameters and equal- dimensions grey filling methods are proposed to improve the precision. The simulation results prove that the scheme is efficient and applicable. 展开更多
关键词 network security situation situation prediction grey theory grey Verhulst model
原文传递
基于Spark框架和PSO优化算法的电力通信网络安全态势预测 被引量:19
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作者 金鑫 李龙威 +2 位作者 苏国华 刘晓蕾 季佳男 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期366-371,共6页
随着电力通信网络规模的不断扩大,电力通信网络不间断地产生海量通信数据。同时,对通信网络的攻击手段也在不断进化,给电力通信网络的安全造成极大威胁。针对以上问题,结合Spark大数据计算框架和PSO优化神经网络算法的优点,提出基于Spar... 随着电力通信网络规模的不断扩大,电力通信网络不间断地产生海量通信数据。同时,对通信网络的攻击手段也在不断进化,给电力通信网络的安全造成极大威胁。针对以上问题,结合Spark大数据计算框架和PSO优化神经网络算法的优点,提出基于Spark内存计算框架的并行PSO优化神经网络算法对电力通信网络的安全态势进行预测。本研究首先引入Spark计算框架,Spark框架具有内存计算以及准实时处理的特点,符合电力通信大数据处理的要求。然后提出PSO优化算法对神经网络的权值进行修正,以增加神经网络的学习效率和准确性。之后结合RDD的并行特点,提出了一种并行PSO优化神经网络算法。最后通过实验比较可以看出,基于Spark框架的PSO优化神经网络算法的准确度高,且相较于传统基于Hadoop的预测方法在处理速度上有显著提高。 展开更多
关键词 spark计算框架 粒子群算法 并行PSO优化神经网络 电力通信网络 安全态势预测
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网络安全态势预测技术研究综述 被引量:1
6
作者 卢臻阳 《电子科技》 2024年第8期92-96,共5页
为进一步降低多种网络受到攻击的概率,不同类型的网络安全态势预测模型受到了国内外学者的广泛关注和深入研究。随着态势感知模型技术的快速发展,神经网络、时间序列和支持向量机等新颖技术策略被引入网络安全态势的预测模型中,深入优... 为进一步降低多种网络受到攻击的概率,不同类型的网络安全态势预测模型受到了国内外学者的广泛关注和深入研究。随着态势感知模型技术的快速发展,神经网络、时间序列和支持向量机等新颖技术策略被引入网络安全态势的预测模型中,深入优化改进了态势预测模型的原理和手段,进一步提高了态势预测模型的准确性。文中通过回顾和梳理网络安全态势预测技术的研究历史和发展进程,阐述态势预测模型的主要原理和发展现状,分析了当前技术方案存在的不足与缺陷,指出了网络安全态势预测模型技术未来的研究方向。 展开更多
关键词 网络安全 信息安全 态势预测 入侵检测 态势感知 神经网络 数据挖掘 机器学习
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基于大数据分析的网络信息安全态势预测方法 被引量:1
7
作者 何永亚 《电脑与信息技术》 2024年第3期71-74,共4页
网络中存在着各种恶意攻击,会导致用户个人信息的泄露,威胁用户的网络安全。为此,提出基于大数据分析的网络信息安全态势预测方法。采集网络安全数据信息,通过关联分析对其进行归一化处理,以此计算每项安全措施的风险值。在网络安全事... 网络中存在着各种恶意攻击,会导致用户个人信息的泄露,威胁用户的网络安全。为此,提出基于大数据分析的网络信息安全态势预测方法。采集网络安全数据信息,通过关联分析对其进行归一化处理,以此计算每项安全措施的风险值。在网络安全事件风险值的基础上,结合大数据分析计算网络安全态势的预测值,从而实现基于大数据分析的网络信息安全态势预测。实验结果表明,所提方法的平均网络信息安全态势预测时间仅为22.117 s,说明所提方法能够提高网络信息安全态势预测效率。 展开更多
关键词 大数据分析 网络信息安全 态势预测 模糊分割 归一化处理
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基于事故树的云机房网络安全态势自动化预测系统
8
作者 丁之 何启学 +1 位作者 唐冬升 倪杨 《自动化与仪表》 2024年第4期149-152,157,共5页
为全面掌握云机房网络安全的运行状态,预测网络的安全态势,该文设计基于事故树的云机房网络安全态势自动化预测系统。该系统的云机房模块采用日志类传感器采集云机房网络数据,并存储至数据管理模块中,功能模块以存储的数据为依据,通过... 为全面掌握云机房网络安全的运行状态,预测网络的安全态势,该文设计基于事故树的云机房网络安全态势自动化预测系统。该系统的云机房模块采用日志类传感器采集云机房网络数据,并存储至数据管理模块中,功能模块以存储的数据为依据,通过时间窗口检测存储数据中的异常数据流,采用逐级量化方法计算云机房网络危险度后,利用事故分析法计算云机房网络安全事件重要度,依据该结果即可分析网络未来的变化情况。测试结果可知,该系统具有全面的网络运行相关数据采集能力,网络安全态势的量化效果较好,决定系数结果均在0.022以下;有效实现不同目的IP地址网络的风险态势预测量化分析,可靠掌握云机房网络的安全态势情况。 展开更多
关键词 危险度评价 事故树分析 云机房网络 安全态势 自动化预测 事件重要度
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基于CS-RBF神经网络的网络安全态势预测方法研究
9
作者 何天兰 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期21-25,共5页
为了提高网络安全态势预测精度,帮助企业组织保护自身隐私数据,研究提出将布谷鸟算法与径向基神经网络算法融合设计出网络安全态势预测算法,并采用三角模糊数计算指标权重,设计出基于模糊层次分析法的网络安全态势感知指标体系,用于给... 为了提高网络安全态势预测精度,帮助企业组织保护自身隐私数据,研究提出将布谷鸟算法与径向基神经网络算法融合设计出网络安全态势预测算法,并采用三角模糊数计算指标权重,设计出基于模糊层次分析法的网络安全态势感知指标体系,用于给预测模型提供输入数据。仿真实验结果显示,此次研究设计的网络安全态势预测模型在训练收敛后的损失函数值为0.82,对于对比模型,且在测试集上的平均绝对误差值与绝对误差标准差分别为1.82与4.57,也明显低于对比模型。此次研究设计出的网络安全态势预测模型具有良好的预测精度,对于提升我国企业数据安全水平具有应用潜力。 展开更多
关键词 布谷鸟算法 径向基神经网络 网络安全 态势预测
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网络安全态势预测技术研究综述 被引量:7
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作者 向城成 吴春江 +1 位作者 刘启和 周世杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第5期19-28,36,共11页
网络安全态势的感知、评估和预测已成为信息安全领域的重点研究方向。网络安全态势预测技术根据攻击事件的种类、频率等及关联融合后的态势值,利用过去时间的攻击事件信息及态势值对未来发展趋势进行预测,能够为网络管理人员提供必要的... 网络安全态势的感知、评估和预测已成为信息安全领域的重点研究方向。网络安全态势预测技术根据攻击事件的种类、频率等及关联融合后的态势值,利用过去时间的攻击事件信息及态势值对未来发展趋势进行预测,能够为网络管理人员提供必要的数据及信息。梳理常用的网络安全态势预测技术,分为不确定推理理论、机器学习方法、神经网络方法三大类;对每种网络安全态势预测技术进行分析对比,总结其优缺点;整理归纳在传统预测技术上的改进与优化,并讨论目前存在的问题及其未来的发展方向。 展开更多
关键词 信息安全 网络安全态势预测 不确定推理理论 机器学习 神经网络
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基于TCN-BiLSTM的网络安全态势预测 被引量:7
11
作者 孙隽丰 李成海 曹波 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期3671-3679,共9页
针对现有网络安全态势预测模型预测精确度低和收敛速度慢的问题,提出一种基于时域卷积网络(temporal convolution network,TCN)和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络的预测方法。首先,将TCN处理时间序... 针对现有网络安全态势预测模型预测精确度低和收敛速度慢的问题,提出一种基于时域卷积网络(temporal convolution network,TCN)和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络的预测方法。首先,将TCN处理时间序列问题的优势应用到态势预测上学习态势值的序列特征;随后,引入注意力机制动态调整属性的权值;然后,利用BiLSTM模型学习态势值的前后状况,以提取序列中更多的信息进行预测;利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行超参数寻优,提升预测能力。实验结果表明,所提预测方法的拟合度可达0.9995,其拟合效果和收敛速度均优于其他模型。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 时域卷积网络 双向长短期记忆网络 粒子群优化 注意力机制
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基于ICOA优化极限学习机的网安态势预测 被引量:2
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作者 聂良刚 兰瑞乐 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第4期998-1006,共9页
针对传统网络安全态势预测准确率不高、效率差的问题,利用改进黑猩猩算法优化极限学习机训练并构建网安态势预测模型ICOA-ELM。引入Tent混沌种群初始化、收敛因子非线性递减和差分进化机制对COA算法的初始种群多样性、全局搜索与局部开... 针对传统网络安全态势预测准确率不高、效率差的问题,利用改进黑猩猩算法优化极限学习机训练并构建网安态势预测模型ICOA-ELM。引入Tent混沌种群初始化、收敛因子非线性递减和差分进化机制对COA算法的初始种群多样性、全局搜索与局部开发均衡性及跳离局部最优能力进行改进,提高算法寻优性能。为提高极限学习机的预测精度和泛化能力,利用ICOA算法迭代优化ELM的关键参数,构建ICOA优化极限学习机的网安态势预测模型ICOA-ELM。实验结果表明,ICOA-ELM的预测结果拟合度更高,具有更好的预测效率和稳定性。 展开更多
关键词 黑猩猩优化算法 极限学习机 网络安全 态势预测 Tent混沌 差分进化 个体变异
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面向虚拟化网络环境的网络安全态势要素提取及安全态势预测应用 被引量:3
13
作者 王伟 《电视技术》 2023年第1期177-182,共6页
计算机与网络技术的发展,使得大部分行业已经进入深度的网络融合应用阶段。计算机网络的高性能和高效率在为人类社会带来福利的同时,也因网络安全问题给社会运转带来威胁。特别是随着诸如网络功能虚拟化(Network Functions Virtualizati... 计算机与网络技术的发展,使得大部分行业已经进入深度的网络融合应用阶段。计算机网络的高性能和高效率在为人类社会带来福利的同时,也因网络安全问题给社会运转带来威胁。特别是随着诸如网络功能虚拟化(Network Functions Virtualization,NFV)、软件定义网络(Software Defined Network,SDN)等技术得以实施和应用的今天,迥异于传统物理网络结构的虚拟化网络,使得人们在应对网络安全问题时面临新的挑战,特别是在网络安全态势预测方面。基于此,针对NFV与SDN高度融合环境下的网络安全态势预测方案进行研究和探讨,构建编码网络模型,对该环境下的网络安全态势要素进行提取,并利用基于注意力机制的循环门控单元预测方法,建立网络模型,以实现网络安全态势预测。该方案弥补了传统网络安全态势预测方案在准确度、适应性等方面的不足,期望能够为网络安全态势预测的相关研究与应用提供帮助。 展开更多
关键词 网络功能虚拟化(NFV) 软件定义网络(SDN) 网络安全 态势要素提取 态势预测
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基于时间序列输入结合SIQNN的网络安全态势感知研究 被引量:2
14
作者 姚征 《微型电脑应用》 2023年第6期163-167,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 SIQNN网络 网络安全态势感知 态势评估 态势预测
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基于机器学习的网络安全态势感知系统研究 被引量:3
15
作者 王可阳 《无线互联科技》 2023年第6期161-164,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 网络安全态势感知 网络安全态势预测 LSTM模型
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基于RBF神经网络的电力网络安全态势预测研究 被引量:2
16
作者 尤煚 马骏 +1 位作者 王赛 赵燕 《信息与电脑》 2023年第15期202-204,共3页
针对现有网络安全态势预测信息来源单一、缺乏实时性的问题,文章提出一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的电力网络安全态势预测模型。该模型使用滑动窗口方法构造安全态势值数据集,并采用训练样本集训练径向基神... 针对现有网络安全态势预测信息来源单一、缺乏实时性的问题,文章提出一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的电力网络安全态势预测模型。该模型使用滑动窗口方法构造安全态势值数据集,并采用训练样本集训练径向基神经网络,从而生成预测模型。实验结果表明,该方法能较准确地预测网络安全态势,并且在预测精度上优于反向传播(Back Propagation,BP)算法和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)算法,具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 径向基函数(RBF) 网络安全态势预测 滑动窗口方法 预测精度
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网络态势感知技术在安全监控中的应用
17
作者 马涛 《集成电路应用》 2023年第10期196-197,共2页
阐述网络安全态势感知技术的特点,探讨网络安全监控中的态势感知技术应用,包括数据融合、数据挖掘、特征提取、态势预测、可视化技术在预警响应与流程管理中的应用。
关键词 网络安全 态势感知技术 特征提取 态势预测 可视化技术
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基于GWO-GRU的工控网络安全态势预测模型分析
18
作者 王强 《计算机应用文摘》 2023年第17期123-125,129,共4页
为有效弥补普通循环神经网络在网络安全态势预测性能上的不足,利用门限循环单元神经网络(GRU)初步建立工控网络安全态势预测模型,并以灰狼优化算法(GWO)对GRU的初始参数进行优化,从而建立基于GWO-GRU的工控网络安全态势预测模型。仿真... 为有效弥补普通循环神经网络在网络安全态势预测性能上的不足,利用门限循环单元神经网络(GRU)初步建立工控网络安全态势预测模型,并以灰狼优化算法(GWO)对GRU的初始参数进行优化,从而建立基于GWO-GRU的工控网络安全态势预测模型。仿真测试结果表明,该模型综合性能相对较优,具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 GWO-GRU 工控网络 安全态势 预测模型
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基于时空维度分析的网络安全态势预测方法 被引量:67
19
作者 刘玉岭 冯登国 +2 位作者 连一峰 陈恺 吴迪 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1681-1694,共14页
现有网络安全态势预测方法无法准确反映未来安全态势要素值变化对未来安全态势的影响,且不能很好地处理各安全要素间的相互影响关系对未来网络安全态势的影响,提出了基于时空维度分析的网络安全态势预测方法.首先从攻击方、防护方和网... 现有网络安全态势预测方法无法准确反映未来安全态势要素值变化对未来安全态势的影响,且不能很好地处理各安全要素间的相互影响关系对未来网络安全态势的影响,提出了基于时空维度分析的网络安全态势预测方法.首先从攻击方、防护方和网络环境3方面提取网络安全态势评估要素,然后在时间维度上预测分析未来各时段内的安全态势要素集,最后在空间维度上分析各安全态势要素集及其相互影响关系对网络安全态势的影响,从而得出网络的安全态势.通过对公用数据集网络的测评分析表明,该方法符合实际应用环境,且相比现有方法提高了安全态势感知的准确性. 展开更多
关键词 网络安全 安全态势预测 安全态势要素 空间数据发掘 时空维度
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网络安全态势感知研究综述 被引量:105
20
作者 席荣荣 云晓春 +1 位作者 金舒原 张永铮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第1期1-4,59,共5页
网络安全态势感知(SA)的研究对于提高网络的监控能力、应急响应能力和预测网络安全的发展趋势具有重要的意义。基于态势感知的概念模型,详细阐述了态势感知的三个主要研究内容:网络安全态势要素提取、态势理解和态势预测,重点论述各研... 网络安全态势感知(SA)的研究对于提高网络的监控能力、应急响应能力和预测网络安全的发展趋势具有重要的意义。基于态势感知的概念模型,详细阐述了态势感知的三个主要研究内容:网络安全态势要素提取、态势理解和态势预测,重点论述各研究点需解决的核心问题、主要算法以及各种算法的优缺点;最后对各研究点的相关理论及其应用实现的发展趋势进行了分析和展望。 展开更多
关键词 态势感知 网络安全 数据融合 态势预测
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