基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

作     者：何春蓉 朱江 HE Chunrong;ZHU Jiang

作者机构：重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2021年第43卷第1期

页      面：258-266页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61271260,61301122) 重庆市科委自然科学基金(cstc2015jcyjA40050)资助课题 

主　　题：网络安全态势预测 注意力机制 循环门控单元 粒子群优化算法 

摘      要：传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit,GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。