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网络安全态势感知新方法
  • ISSN号:1007-5321
  • 期刊名称:北京邮电大学学报
  • 时间:2014.10.15
  • 页码:31-35
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国民航大学计算机科学与技术学院,天津300300
  • 相关基金:国家科技重大专项项目(2012ZX03002002); 国家自然科学基金项目(60776807,61179045); 天津市科技计划重点项目(09JCZDJC16800)
  • 相关项目:机场环境中行为感知基础理论研究
中文摘要:

针对网络安全态势感知问题,为了提高态势感知和预测过程的速度和精准度,提出一种基于神经网络的网络安全态势感知方法.首先利用网络安全态势评估的指标体系来表征整个网络的安全状态,然后提出一种基于逆向传播(BP)神经网络的网络安全态势评估方法.为解决态势要素与评估结果之间的不确定性及模糊性问题,提出一种基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法,利用RBF神经网络找出网络态势值的非线性映射关系,采用自适应遗传算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势,在真实网络环境下对提出的方法进行验证,实验结果证明该方法对网络安全态势感知是可行和有效的.

英文摘要:

Aiming at the problems of security situation awareness about networks, a network security situ- ation awareness method based on neural network is proposed. Firstly, an index system of network security situation evaluation was built and the network security situation was defined with four independent proper- ties. Then, a back propagation (BP) neural network based on the method to estimate the security situa- tion assessment of network was designed. To solve the problem of uncertainty and fuzziness between the situation factor and the evaluation result, a network security situation forecast method that can find non - linear mapping relationship among network situational values was given based on radial basis function (RBF) neural network, parameters of the network were optimized through adaptive genetic algorithm and the network security situation awareness was obtained. An experiment with a real network environment was performed, the experimental results prove that our method is feasible and effective to the network se- curity situation awareness.

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期刊信息
  • 《北京邮电大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京邮电大学
  • 主编:刘杰
  • 地址:北京海淀区西土城路10号195信箱
  • 邮编:100876
  • 邮箱:byxb@bupt.edu.cn
  • 电话:010-62281995 62282742
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-5321
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3570/TN
  • 邮发代号:2-648
  • 获奖情况:
  • 美国工程信息公司(Ei)数据库收录期刊,1999年全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:7684