没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于自修正系数修匀法的网络安全态势预测
0 下载量 9 浏览量
2021-01-13
20:28:48
上传
评论
收藏 1.85MB PDF 举报
温馨提示
试读
9页
针对目前网络安全态势预测方法的精确度不足问题,以自修正系数修匀法为基础提出一种新的网络安全态势预测模型。首先,设计一种网络安全态势评估量化方法,基于熵关联度将警报信息转化为态势实际值时间样本序列。然后,计算静态修匀系数自适应解并利用可变域空间获取预测初始值。最后,为了进一步提高预测精度,基于偏差类别并采用时变加权马尔可夫链对网络安全态势初始预测结果进行修正。采用LL_DOS_1.0数据集检验预测效果,实验结果表明,所提模型面向网络态势时间序列具有较高的自适应性和预测精度。
资源推荐
资源详情
资源评论
2020 年 5 月 Journal on Communications May 2020
第 41 卷第 5 期 通 信 学 报 Vo l .41
No.5
基于自修正系数修匀法的网络安全态势预测
杨宏宇,张旭高
(中国民航大学计算机科学与技术学院,天津 300300)
摘 要:针对目前网络安全态势预测方法的精确度不足问题,以自修正系数修匀法为基础提出一种新的网络安全
态势预测模型。首先,设计一种网络安全态势评估量化方法,基于熵关联度将警报信息转化为态势实际值时间样
本序列。然后,计算静态修匀系数自适应解并利用可变域空间获取预测初始值。最后,为了进一步提高预测精度,
基于偏差类别并采用时变加权马尔可夫链对网络安全态势初始预测结果进行修正。采用 LL_DOS_1.0 数据集检验
预测效果,实验结果表明,所提模型面向网络态势时间序列具有较高的自适应性和预测精度。
关键词:安全态势;量化方法;可变域空间;修正;多重系数修匀
中图分类号:TP309
文献标识码:A
doi:10.11959/j.issn.1000−436x.2020092
Self-corrected coefficient smoothing method based
network security situation prediction
YANG Hongyu, ZHANG Xugao
School of Computer Science and Technology, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China
Abstract: In order to solve the problem of insufficient accuracy of current network security situation prediction methods,
a new network security situation prediction model was proposed based on self-correcting coefficient smoothing. Firstly, a
network security assessment quantification method was designed to transform the alarm information into situation real
value time series based on the entropy correlation degree. Then, the adaptive solution of the static smoothing coefficient
was calculated and the predicted initial value was obtained by using the variable domain space. Finally, based on the error
category, the time-changing weighted Markov chain was built to modify the initial network situation prediction result and
the prediction accuracy was further raised. The prediction model was tested with LL_DOS_1.0 dataset and the experi-
mental results show that the proposed model has higher adaptability and prediction accuracy for network situation time
series.
Key words: security situation, quantification method, variable domain space, modify, multiple coefficient smoothing
1 引言
网络安全态势预测方法通过对网络中各种安
全预警(报警)信息和关联信息的处理生成时间样
本序列,通过对相关信息的进一步处理和分析获取
一定时间段内的网络安全总体情况和可能变化,对
及时发现网络中存在的高危态势具有积极作用。目
前,灰色预测法、机器学习预测法和时间序列预测
法为常见的网络安全态势预测方法
[1]
。
Cipriano 等
[2]
基于以往警报提出一种网络攻击
行为预测模型。该模型将以往警报作为训练集,通
过机器学习方法获得警报知识库,再根据现有警报
序列预测攻击者下一步攻击行为,为实时评估网络
安全态势提供参考。Xiao 等
[3]
提出了基于 MEA-BP
(mind evolution algorithm-back propagation)的网络
安全态势预测方法。该方法通过对网络权重和阈值
收稿日期:2019−11−14;修回日期:2020−04−11
基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.U1833107)
Foundation Item: The National Natural Science Foundation of China (No.U1833107)
资源评论
weixin_38704857
- 粉丝: 10
- 资源: 895
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功