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基于优化支持向量回归的工业互联网安全态势预测方法

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电子学报 2023年第2期51卷 446-454页

作者：胡向东吕高飞白银重庆邮电大学自动化学院重庆400065 重庆邮电大学先进制造工程学院重庆400065

作为支撑智能制造等的新型工业基础设施,工业互联网的安全态势预测是一个关键性需求和应用新挑战.本文提出一种基于优化支持向量回归的工业互联网安全态势预测方法,即利用差分进化算法和自适应参数调整策略克服灰狼优化算法计算速度慢... 详细信息

作为支撑智能制造等的新型工业基础设施,工业互联网的安全态势预测是一个关键性需求和应用新挑战.本文提出一种基于优化支持向量回归的工业互联网安全态势预测方法,即利用差分进化算法和自适应参数调整策略克服灰狼优化算法计算速度慢、优化精度低的缺点;再利用改进的灰狼优化算法优化支持向量回归参数;最后,利用最优化参数组合建立支持向量回归预测模型,实现工业互联网环境下的安全态势预测.仿真实验结果表明,在容许偏差为0.05或0.1时,本文方法的预测准确率分别为90%和100%,预测结果的绝对误差均小于0.07,相比于对比方法有更高的预测准确率和预测精度.

关键词：工业互联网安全态势预测支持向量回归灰狼优化算法差分进化算法

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面向工业互联网的安全态势预测方法研究

面向工业互联网的安全态势预测方法研究

作者：王宗亮兰州理工大学

学位级别：硕士

工业互联网作为下一代信息基础设施中的重要组成部分,促进了工业的数字化,智能化和网络化发展,但也面临层出不穷的安全问题。现有的面向工业互联网的安全态势预测方法存在准确率低,时间复杂度高等问题。因此研究准确高效的安全态势预测... 详细信息

工业互联网作为下一代信息基础设施中的重要组成部分,促进了工业的数字化,智能化和网络化发展,但也面临层出不穷的安全问题。现有的面向工业互联网的安全态势预测方法存在准确率低,时间复杂度高等问题。因此研究准确高效的安全态势预测方法对于复杂的工业互联网环境极其重要。针对上述问题,本文主要利用长短期记忆网络、卷积神经网络、双向门控循环单元网络等,对工业互联网安全态势预测关键技术开展了研究,具体研究工作如下:1.在工业生产过程中,由于数据量庞大、维度高和时间序列复杂,传统的预测模型往往难以精准、高效地预测网络安全态势。因此本文提出了一种自适应的工业互联网安全态势预测模型。模型采用熵相关方法,对若干周期内态势值进行量化,采用滑动窗口机制将态势值进行分段,基于自适应三次平滑指数进行态势值预测,用时变加权马尔可夫链预测误差,修正态势值。最后基于此模型建立本文的工业互联网安全态势预测模型。2.由于时间相关性的工业互联网安全态势值受多种网络安全态势要素的影响,本文提出了一种基于融合非线性动态粒子群、改进人工鱼群优化长短期记忆网络的工业互联网安全态势预测方法。该方法首先利用长短期记忆网络挖掘工业互联网安全态势数据的时间相关性,采用层次分析法计算态势值。引入sigmoid加权线性元来处理反向传播中的梯度问题,并将输入值乘以sigmoid激活函数,以增强长短期记忆网络的结构,提高预测精度。然后,利用非线性动态粒子群优化算法与改进的人工鱼群算法混合来优化长短期记忆网络的超参数,从而提高局部寻优能力与寻优速度。3.由于主流的网络安全态势预测方法都是基于单一神经网络模型,不利于对工业互联网络安全状况的判断,本文提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络-双向门控循环单元的工业互联网安全态势预测方法。该方法利用注意力机制为不同的态势属性赋予不同的权重值;使用粒子群优化双向门控循环单元的超参数。仿真实验结果表明,本文所提模型及预测方法均能够很好地适应工业互联网安全态势预测需要,能较好地对工业互联网安全状况进行预测,为网络安全管理员维护网络安全提供一定的帮助。

关键词：工业互联网安全态势预测滑动窗口机制自适应三次指数平滑注意力机制

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基于时空维度分析的网络安全态势预测方法

计算机研究与发展 2014年第8期51卷 1681-1694页

作者：刘玉岭冯登国连一峰陈恺吴迪中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 信息安全共性技术国家工程研究中心北京100190

现有网络安全态势预测方法无法准确反映未来安全态势要素值变化对未来安全态势的影响,且不能很好地处理各安全要素间的相互影响关系对未来网络安全态势的影响,提出了基于时空维度分析的网络安全态势预测方法.首先从攻击方、防护方和网... 详细信息

现有网络安全态势预测方法无法准确反映未来安全态势要素值变化对未来安全态势的影响,且不能很好地处理各安全要素间的相互影响关系对未来网络安全态势的影响,提出了基于时空维度分析的网络安全态势预测方法.首先从攻击方、防护方和网络环境3方面提取网络安全态势评估要素,然后在时间维度上预测分析未来各时段内的安全态势要素集,最后在空间维度上分析各安全态势要素集及其相互影响关系对网络安全态势的影响,从而得出网络的安全态势.通过对公用数据集网络的测评分析表明,该方法符合实际应用环境,且相比现有方法提高了安全态势感知的准确性.

关键词：网络安全安全态势预测安全态势要素空间数据发掘时空维度

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基于时间序列分析的网络安全态势预测

华南理工大学学报（自然科学版） 2016年第5期44卷 137-143,150页

作者：文志诚陈志刚唐军中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 中车株洲电力机车研究所有限公司湖南株洲412001

针对现有网络安全态势预测的信息来源单一、缺乏实时性等问题,通过考察网络安全态势变化特点,提出了基于时间序列分析的预测方法.首先构建主机上一系列隐马尔可夫预测模型,充分利用多源异构信息,刻画不同时刻主机安全态势的前后依赖关系... 详细信息

针对现有网络安全态势预测的信息来源单一、缺乏实时性等问题,通过考察网络安全态势变化特点,提出了基于时间序列分析的预测方法.首先构建主机上一系列隐马尔可夫预测模型,充分利用多源异构信息,刻画不同时刻主机安全态势的前后依赖关系,预测主机下一时刻的安全态势;再综合考虑网络上所有主机安全态势,量化计算出下一时刻的网络安全态势,间接地预测网络安全态势变化规律及发展方向.通过真实网络环境的实验,验证了文中提出的方法在网络安全态势预测中的可行性和有效性.

关键词：网络安全安全态势预测隐马尔可夫模型时间序列分析参数学习

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面向感知质量保障的安全态势预测优化模型

华中科技大学学报（自然科学版） 2018年第1期46卷 22-25,57页

作者：王健李可赵国生哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

以提高网络安全态势预测准确率为研究目标,提出一种网络安全态势预测优化模型.首先,运用层次量化分析法将多源安全态势信息进行宏观态势值量化,组成时间序列.然后,将态势值数据进行叠加归一化处理,增强数据的规律性,易于模型的建立.最后... 详细信息

以提高网络安全态势预测准确率为研究目标,提出一种网络安全态势预测优化模型.首先,运用层次量化分析法将多源安全态势信息进行宏观态势值量化,组成时间序列.然后,将态势值数据进行叠加归一化处理,增强数据的规律性,易于模型的建立.最后,将协方差矩阵自适应进化策略应用于支持向量机超参数的自主选择,使预测模型更加精确,并通过数据还原将预测结果加以显示.仿真实验表明该模型具有较好的预测效果.

关键词：安全态势预测协方差矩阵自适应进化策略支持向量机叠加交叉验证

多源数据分析的电力信息物理系统安全态势预测研究

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能源与环保 2022年第10期44卷 272-277页

作者：彭翠红咸阳师范学院陕西咸阳712000

当前的研究方法存在预测准确率较低的问题,设计了基于多源数据分析的电力信息物理系统安全态势预测方法。采集电力信息物理系统安全态势预测的多源数据,并对安全态势数据进行预处理,然后通过bagging和支持向量机集成构建一种电力信息物... 详细信息

当前的研究方法存在预测准确率较低的问题,设计了基于多源数据分析的电力信息物理系统安全态势预测方法。采集电力信息物理系统安全态势预测的多源数据,并对安全态势数据进行预处理,然后通过bagging和支持向量机集成构建一种电力信息物理系统安全态势预测模型,最后采用某电力公司的电力信息物理系统安全态势数据作为实验数据集进行性能测试。结果表明,本文方法的电力信息物理系统得出的安全态势预测能够保护电力信息物理系统安全,具有十分广泛的应用前景。

关键词：多源数据分析电力信息物理系统目标领域网络安全态势预测多源数据缩放

基于SAPSO-Elman的网络安全态势预测研究

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信息技术 2022年第10期46卷 58-63,69页

作者：熊英赵鑫黄小平江门开放大学广东江门529000 中移铁通有限公司北京100038 广州大学华软软件学院广州510990

针对现有网络安全态势预测精度不高,对初始训练数据依赖较强的问题,结合Elman网络基本原理,从网络激活函数、网络结构、网络参数三方面进行改进,建立基于改进Elman网络的网络安全态势预测模型。仿真结果表明,该研究算法在平均相对误差... 详细信息

针对现有网络安全态势预测精度不高,对初始训练数据依赖较强的问题,结合Elman网络基本原理,从网络激活函数、网络结构、网络参数三方面进行改进,建立基于改进Elman网络的网络安全态势预测模型。仿真结果表明,该研究算法在平均相对误差和均方根误差指标上表现良好,具有更好的预测效果。

关键词： SAPSO算法 Elman网络云网络安全态势预测态势评估

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一种实时网络安全态势预测方法

小型微型计算机系统 2014年第2期35卷 303-306页

作者：黄同庆庄毅南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016

网络安全态势研究已成为网络安全领域的研究热点,针对网络安全态势预测中缺乏实时性的问题,提出一种实时网络安全态势预测方法,设计了基于隐Markov模型的实时网络安全态势预测模型HMM-NSSP;该方法首先通过网络攻击序列以及安全态势评估... 详细信息

网络安全态势研究已成为网络安全领域的研究热点,针对网络安全态势预测中缺乏实时性的问题,提出一种实时网络安全态势预测方法,设计了基于隐Markov模型的实时网络安全态势预测模型HMM-NSSP;该方法首先通过网络攻击序列以及安全态势评估值构建预测模型,并根据安全态势预测算法计算出下一个时刻的网络安全状态,最后结合网络中所有主机和网络设备安全状态预测网络的安全态势;实验结果表明,相比同类方法,本文预测方法在网络安全态势预测方面具有较高准确率与实时性,能够高效实时地进行网络安全态势预测.

关键词：网络安全安全态势预测隐马尔科夫模型网络攻击

基于Spark框架和PSO优化算法的电力通信网络安全态势预测

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计算机科学 2017年第S1期44卷 366-371页

作者：金鑫李龙威苏国华刘晓蕾季佳男中央财经大学信息学院北京100081 北京国电通网络技术有限公司北京100070 人力资源和社会保障部人事考试中心北京100011

随着电力通信网络规模的不断扩大,电力通信网络不间断地产生海量通信数据。同时,对通信网络的攻击手段也在不断进化,给电力通信网络的安全造成极大威胁。针对以上问题,结合Spark大数据计算框架和PSO优化神经网络算法的优点,提出基于Spar... 详细信息

随着电力通信网络规模的不断扩大,电力通信网络不间断地产生海量通信数据。同时,对通信网络的攻击手段也在不断进化,给电力通信网络的安全造成极大威胁。针对以上问题,结合Spark大数据计算框架和PSO优化神经网络算法的优点,提出基于Spark内存计算框架的并行PSO优化神经网络算法对电力通信网络的安全态势进行预测。本研究首先引入Spark计算框架,Spark框架具有内存计算以及准实时处理的特点,符合电力通信大数据处理的要求。然后提出PSO优化算法对神经网络的权值进行修正,以增加神经网络的学习效率和准确性。之后结合RDD的并行特点,提出了一种并行PSO优化神经网络算法。最后通过实验比较可以看出,基于Spark框架的PSO优化神经网络算法的准确度高,且相较于传统基于Hadoop的预测方法在处理速度上有显著提高。

关键词： Spark计算框架粒子群算法并行PSO优化神经网络电力通信网络安全态势预测