一种智能化网络安全态势评估方法

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随着互联网黑客技术的不断演化，以及网络普及率的快速提高，网络世界的安全性不断受到挑战，所面临的潜在威胁也越来越大，传统的被动防御体系（如入侵检测系统、防火墙、防病毒软件等）已经满足不了人们对网络安全的需求。网络安全态势感知的出现，缓解了人们的这种需求，网路安全态势感知包括态势感知、态势理解和态势预测，它分别从网络海量数据提取和融合，当前网络运行质量评估，和未来态势预测方面进行了系统研究，对促进网络的防御性能，进一步加强网络安全管理有着重要的作用。
　　本文从网络安全态势感知整体架构、数据融合、态势评估和预测方面做了进一步研究。首先，本文对网络安全态势感知的整体框架进行了研究，进一步加强了网络安全态势感知的智能性；其次，针对网络数据庞大且冗余，本文引入了流形学习和核匹配追踪算法对网络中的数据进行降维和聚类处理，减少了数据量，从而为网络安全态势的快速评估提供了基础；然后，在态势评估方面，本文根据网络攻击和人体抗体浓度变化的相似性，利用人工免疫浓度算法和层次分析法对网络安全态势进行评估，此方法参数提取快捷，能够快速的对当前网络进行评估，从而提高了态势评估的实时性，并通过实验进一步验证此方法的有效性；最后，在态势预测方面，本文提出了基于粒子群优化的支持向量机方法，克服了支持向量机参数选取的主观性，从而提高了网络安全态势的预测精度，经仿真实验验证，经过优化的支持向量机预测模型对网络安全态势值具有较高的预测精度。

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作者
井经涛;
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作者单位

华北电力大学;

华北电力大学(北京);

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授予单位华北电力大学;华北电力大学(北京);
学科计算机应用
授予学位硕士
导师姓名李元诚;
年度 2011
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP393.08;
关键词
网络安全; 态势感知; 支持向量机; 粒子群;

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