【摘 要】
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网络安全态势感知是一种全局动态观察网络安全风险的能力。它集聚了各种网络安全技术的优势,全方位地汇合网络空间中的态势要素,从宏观角度分析评估网络运行状况健康度,并在攻击事件发生前对未来一段时间的安全问题态势值进行回归预测,以此来帮助网络管理人员进行安全事件应急维护。针对网络态势特征数据冗余、不平衡的问题,本文采取使用特征选择约简数据维度,再使用分类方法建立态势评估模型。针对态势预测模型超参数组合优化
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网络安全态势感知是一种全局动态观察网络安全风险的能力。它集聚了各种网络安全技术的优势,全方位地汇合网络空间中的态势要素,从宏观角度分析评估网络运行状况健康度,并在攻击事件发生前对未来一段时间的安全问题态势值进行回归预测,以此来帮助网络管理人员进行安全事件应急维护。针对网络态势特征数据冗余、不平衡的问题,本文采取使用特征选择约简数据维度,再使用分类方法建立态势评估模型。针对态势预测模型超参数组合优化困难问题,本文使用了自适应粒子群算法优化LSTM预测模型。具体研究内容如下:在态势评估方面,为了准确地衡量哪些特征对于评估分类的贡献度最高,先使用了K-means聚类算法对数据集进行数据平衡处理,然后再使用递归消除交叉验证法结合逻辑回归基模型选择出最佳特征数量的特征子集。递归特征消除交叉验证法选择出了27个最佳特征,再将生成的特征子集输入CART模型进行二分类和多分类的评估。与LR、SVM和RF模型的二分类对比中,CART在召回率和误报率指标上均取得了至少1个百分点的优势。多分类评估中,针对CART容易过拟合问题,通过比较训练集和测试集准确率得分拐点变化确定了适合的树深度。在对10类攻击类型的评估中,与前人工作相比,其中7项攻击类型的召回率指标取得了优势。在态势预测方面,先利用堆叠稀疏自动编码器来降低独热编码后提升的数据维度,通过设置稀疏系数随机选择一定比例神经元参与训练,以提高模型泛化能力,然后将输出数据生成时间序列用于LSTM网络预测。为解决LSTM的超参数组合优化的难题,引入了一种自适应粒子群算法（APSO）寻找LSTM的最优超参数。先使用两个CEC2017基准函数对APSO算法进行寻优测试,验证其收敛效果,再将其用于LSTM超参数优化。最后超参数寻优结果表明,与单一LSTM模型相比,二者都能较好的展现态势变化的趋势,但APSO-LSTM在三项评价指标上均取得了领先。从态势趋势预测图来看,APSO-LSTM模型在拐点处的拟合效果更好,整体误差更低,精度更高。
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