基于人工智能的网络安全态势感知技术研究

目前,网络安全问题备受社会关注与重视,因此加强对安全态势感知技术相关方面的研究具有重要意义。为了提高安全态势感知准确率,文章阐述安全态势感知的相关概念与基于人工智能的网络安全态势感知技术的总体结构,介绍了信息融合、安全风险等级与分析、大数据可视化及事件过滤技术多种关键的态势感知技术,并对基于人工智能的网络安全态势技术与应用进行相关研究,以期为安全态势感知技术的发展与应用提供借鉴与参考。     

一种基于免疫的网络安全态势感知方法

网络安全态势感知技术作为积极主动的防御技术,目前已成为网络安全领域新的研究方向。在分析与总结国内外网络安全态势感知技术的基础上,提出了一种基于免疫的网络安全态势感知系统。该方法采用基于免疫的入侵检测模型作为态势感知的基础,实现对网络中已知和未知入侵行为的检测;依据生物免疫系统抗体浓度的变化与病原体入侵强度的对应关系,建立网络安全态势定量评估模型,并采用灰色马尔可夫模型对网络安全态势进行预测。实验结果表明,该方法有助于及时有效地调整网络安全策略,为系统提供更全面的安全保障,是网络安全主动防御的一个较好的解决方案。     

基于安全运营中心主动防御体系的态势感知技术研究

针对网络安全运营主动性防御缺乏针对性问题，提出一种基于网络安全态势感知的主动防御技术。首先，对网络安全态势感知以及相关技术概念进行分析；其次，设计态势感知平台部署架构及主动防御模型；最后，通过实验验证本文提出的技术方案的可行性。     

网络安全组态势感知及其带粒子群优化的效用分析方法

针对网络安全系统中个体态势感知的局限性,提出网络安全组态势感知的概念,讨论了其发展的必要性,同时对相关概念的区别和联系进行了分析.通过设计基于粒子群优化算法的聚类分析,对网络安全环境中的个体态势感知与组态势惑知的关系进行了定量研究.模拟实验结果表明,网络安全系统中组态势感知能力优于个体态势感知能力,且其感知能力与任务的工作负荷大小有关.     

网络安全态势感知综述

随着网络空间安全的重要性不断提高,网络安全态势感知(Network Security Situation Awareness,简称 NSSA)的研究与应用正在得到更多地关注.NSSA实现对网络中各种活动的行为辨识、意图理解和影响评估,以支持合理的安全响应决策.它是对网络的安全性进行定量分析的一种手段,网络安全管理系统可以借助其宏观把握整个网络的安全状况,分析攻击者的意图,为管理决策提供重要的依据.本文讨论了NSSA的任务范围,并据此对网络安全态势感知的概念进行了重新定义.然后本文分别从网络安全态势觉察、网络安全态势理解、网络安全态势投射三个层面综述了网络安全态势感知的研究现状和存在的问题.     

网络安全态势预测方法的应用研究

网络安全态势感知是基于宏观的角度对网络的安全状态进行了解、把握,通过网络安全态势的感知可以为网络管理员提供直观、全面、准确的决策支持。在网络安全态势感知中有一项重要内容,即网络安全态势预测,通过预测了解网络的发展趋势,确定潜在威胁,提高问题处理的针对性,控制网络安全风险的发生。本文就针对该问题展开讨论,阐述网络安全态势评估的相关内容,分析原理,提出预测模型,并通过实例加以分析。     

网络安全态势感知研究综述

随着科学技术的发展,网络规模在不断的扩大,复杂性也在逐渐的增强,面临的网络安全问题也越来越严峻。传统的网络安全技术已经无法满足网络快速发展的需要,无法全面的防御网络攻击行为,必须对新的网络安全技术进行大力研究和开发。网络安全态势感知能够对影响网络安全的因素进行量化分析,为保障网络安全提供重要的依据,因此,对网络安全态势感知进行研究意义重大。本文将在网络安全态势感知概念模型的基础上,对网络安全态势感知的相关研究进行探讨。     

基于深度学习的电网安全态势感知方法

为了提高电力网络的安全性,实现电力网络的可持续运行,引入深度学习神经网络,开展对电力网络安全态势感知方法的设计研究,以此提出一种全新的安全态势感知方法。本文采用电力网络安全态势评估指标,结合各类电力网络环境因素,对未来可能发生的电力网络变化趋势进行预测;明确电力网络安全态势评估指标及其相关表述含义后,对电力网络安全态势风险进行综合量化,通过划分电力网络安全态势风险量化及等级,构建基于深度学习的电力网络安全态势预测模型,验证模拟安全态势感知预测结果。通过真实电力网络算例的方式,得出新的安全态势感知方法应用在现实电力网络运行环境中时,能够实现对其安全等级的精准预测,可以为电力网络的可持续运行提供安全保障条件,具有一定的实用性。     

基于机器学习的网络安全态势感知关键技术研究与应用

随着网络空间安全重要性的不断提高,网络安全态势感知的研究与应用越来越得到关注.网络安全态势感知是一种基于环境的、动态的、整体的洞察安全风险的能力,网络安全态势感知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发展趋势具有重要意义.基于态势感知的概念模型,介绍了网络安全态势感知的关键技术,对比了不同机器学习算法...     

网络安全态势感知系统结构研究

网络安全态势感知是实现网络安全监测和预警的一种新技术,融合防火墙、防病毒软件、入侵监测系统（IDS）、安全审计系统等安全措施的数据信息,对整个网络的当前状况进行评估,对未来的变化趋势进行预测。深入分析国内外相关研究后,建立了一个网络安全态势感知概念模型和体系结构,分析研究构成网络安全态势感知系统的数据的特征提取、网络安全评估、网络应急响应、网络安全预警等重要组成部分,这将为下一步安全态势感知系统的实现奠定理论的基础。     

网络安全态势预测常用方法探究

日前网络安全态势预测越来越重要,不仅能够分析过去和目前的网络安全状态,还可以预测未来时段的安全态势,这就使得管理者的压力减轻了不少。正因为如此,网络安全态势预测已经成为网络安全研究的热点。本文主要对几种常用方法进行研究。     

基于遗传算法的网络安全态势感知研究

对网络安全态势准确感知能实现对网络攻击的提前拦截和防范,针对传统的匹配检测方法对网络安全态势预测的精度不好的问题,提出一种基于遗传算法的网络安全态势感知模型,首先构建复杂网络环境下的病毒入侵的安全状态分布模型,进行网络安全态势的特征信息提取,然后采用遗传算法对提取的病毒入侵信息流进行相关性检测,实现安全态势预测和准确感知。仿真实验结果表明,该方法进行网络病毒入侵的准确检测概率较高,对安全态势预测的精度较高,保障了网络安全。     

珠江委网络安全态势感知平台设计与应用

为进一步提升珠江委网络安全防护水平,打造全天候主动防御的网络安全防护体系,梳理当前珠江委网络安全防护的短板,从自动告警、攻击行为重塑、脆弱性分析等方面分析态势感知平台功能需求,依托数据融合、事件关联、态势预测等态势感知关键技术,设计一种符合珠江委网络安全防护需求的态势感知平台。平台架构设计为数据采集、存储分析、核心业务和 BI 展示 4 个层次,主要实现资产管理、风险感知、预警管理和安全态势信息专题展示等功能。基于网络安全态势感知平台,珠江委基本形成事先梳理、风险感知、安全监测、事件分析、事件处置的主动防御体系,安全监测和主动防御能力明显提升,重要信息系统防护均未失陷, 取得较好的应用效果。     

网络安全态势感知研究进展

首先指出了网络安全态势感知研究的必要性,介绍了网络安全态势感知的概念、含义和主要任务;其次,详细阐述了网络安全态势感知国内外的研究现状和涉及到的关键技术;最后,总结和展望了网络安全态势感知当前存在的难题和今后的研究方向。     

网络安全态势感知研究进展

首先指出了网络安全态势感知研究的必要性,介绍了网络安全态势感知的概念、含义和主要任务;其次,详细阐述了网络安全态势感知国内外的研究现状和涉及到的关键技术;最后,总结和展望了网络安全态势感知当前存在的难题和今后的研究方向。     

基于信任的网络安全态势感知理论概述

随着智慧地球、物联网等事务的兴起,态势感知成为研究热点.获取网络的安全态势,应对网络实时监控、识别、防御、响应以及预警恶意的网络行为,为网络提供安全管理与保障,最终建立基于信任的网络安安全态势感知机制,成为实现管理与控制网络安全态势的有效方法.     

大数据时代网络安全态势感知关键技术探析

互联网为各行各业的发展都提供了充足的便利,但是也存在一定的问题,其中网络安全问题引起广泛关注。网络环境的复杂性持续提升,在这一过程网络安全问题也变得越来越严峻。大数据时代应当更加注重大数据技术的充分利用,对传统网络机制存在的局限性有效消除。网络安全态势感知技术可以对网络安全态势未来走势进行有效预测,将安全反馈结果提供给客户,支撑网络管理员做出正确决策。本文以大数据时代网络安全态势感知关键技术作为研究对象,在查阅大量相关文献以及结合以往工作经验的基础上,对传统网络安全防护主要问题进行简单介绍,然后分析了大数据时代网络安全态势感知技术重要性,最后探讨了大数据时代网络安全态势感知关键技术,期望可以为相关工作的优化提供理论参考。     

一种基于粗糙集理论的网络安全态势感知方法

网络安全态势感知是目前网络安全领域研究的一个热点问题.本文提出利用粗糙集理论进行网络安全态势感知,该方法把网络攻击行为作为网络安全要素,定量分析了各安全要素或安全要素组合对网络安全的威胁程度,最终建立了具有攻击行为、网络服务和安全态势3个层次的网络安全态势感知模型,并通过仿真实验生成了明确的网络安全态势图.采用粗糙集理论使得系统能够高效处理海量网络安全状态数据,生成易理解的攻击检测规则,清楚直观地反映攻击行为对网络整体安全状况的影响.     

基于大数据技术的计算机网络安全态势感知方法

为提高计算机网络安全态势感知准确率，提出一种基于大数据技术的计算机网络安全态势感知方法。利用大数据技术采集计算机网络安全中的特征数据，融合数据并分析，再检测网络攻击完成分类，并评估安全态势。实验结果表明，该方法能有效提高网络安全态势感知准确率，平均网络安全态势感知准确率为95.13%，具有一定的应用价值。     

基于知识发现的网络安全态势感知系统

由于网络安全告警数据的复杂性和多样性,使得难以精确地分析和评估网络安全态势。通过总结网络安全态势感知的最新研究进展和现存问题,提出了一种基于知识发现的网络安全态势建模与生成框架,在该框架的基础上设计并实现了网络安全态势感知系统Net-SSA。该系统主要由安全态势建模和安全态势生成两部分组成。安全态势建模就是基于D-S证据理论构建适应于度量网络安全态势的形式模型,用于支持态势传感器的安全事件融合和关联分析。安全态势生成就是通过知识发现方法,挖掘网络安全态势数据集中的频繁模式和序列模式,并且将其转化成安全态势的关联规则,从而支持网络安全态势图的自动生成。通过相应的实验过程和结果分析,表明该系统能够支持网络安全态势的准确建模和高效生成。