【技术实现步骤摘要】
一种基于CS和改进BP神经网络的网络安全态势评估方法
本专利技术涉及网络安全
,特别是涉及一种基于CS和改进BP神经网络的网络安全态势评估方法。
技术介绍
随着Internet技术的迅速发展,网络规模也逐渐增加且复杂化,所遭受攻击多元化,安全事件大幅度上涨,安全问题变得日益突出与迫切。网络安全态势评估在此背景下应运而生,逐渐成为下一代网络安防技术的研究重点,网络安全态势评估是指在融合网络安全相关的要素信息的基础上,利用评估算法对网络系统的全局安全态势进行综合分析与实时评估,从而帮助管理人员把握整体网络的安全状况,为网络安全管理指挥、决策提供指导,将风险与损失降到最低限度。目前,国内外的网络安全态势评估主要分为3类:(1)基于数学模型的方法,代表性方法有基于层次分析法、离偏差法、模糊综合评价法、集对分析法等(2)基于知识推理的方法,代表性方法有基于贝叶斯算法、DS证据理论、图模型、马尔科夫等(3)基于模式识别的方法,代表性方法有基于支持向量机、人工神经网络、粗糙集理论、灰色关联等。前两种方法应用较多,但是存在主观依赖性强、先验知识获取困难、不合适动态复杂的网络环境等缺点,相较之下,基于模式识别的评估方法具有更高的准确性和客观性,更能适应动态不确定的网络环境,BP神经网络是一种多层前馈网络,因其强大的自学习能力、较好的泛化能力和容错能力等众多优点被广泛应用于态势评估领域,但从应用效果看,目前还存在以下不足:(1)评估数据源单一,导致评估结果存在片面性,可信度较低。(2)时空开销较大,不满足实时性的要求且评估结果不够精确(3)传统BP神经网络存在易形成局部 ...
【技术保护点】
1.一种基于CS和改进BP神经网络的网络安全态势评估方法,其特征在于,包括以下四个步骤,S1、获取网络安全态势要素,构成训练样本集和测试样本集,确定BP神经网络结构;S2、利用布谷鸟搜索(CS)算法寻找最优的初始权值和阈值;S3、引入动量因子和陡度因子改进BP神经网络;S4、对改进后的BP神经网络进行训练,并将训练好的网络用于网络安全态势评估,得到最终的态势值和安全等级。
【技术特征摘要】
1.一种基于CS和改进BP神经网络的网络安全态势评估方法,其特征在于,包括以下四个步骤,S1、获取网络安全态势要素,构成训练样本集和测试样本集,确定BP神经网络结构;S2、利用布谷鸟搜索(CS)算法寻找最优的初始权值和阈值;S3、引入动量因子和陡度因子改进BP神经网络;S4、对改进后的BP神经网络进行训练,并将训练好的网络用于网络安全态势评估,得到最终的态势值和安全等级。2.如权利要求1所述的一种基于CS和改进BP神经网络的网络安全态势评估方法,其特征在于,所述步骤S1中获取网络安全态势要素,构成训练样本集和测试样本集为对系统配置信息、系统运行信息和网络流量信息在内的态势要素数据进行规范化处理,得到格式统一的态势指标数据,构成训练样本集和测试样本集;所述步骤S1中确定BP神经网络结构,假设有N个信号输入,则输入向量为X=(x1,x2,…,xn),隐藏层节点数为M,则隐藏层输出向量为Y=(y1,y2,…,ym),输出层节点数为L,则输出层向量为O=(o1,o2,…,ol),期望输出向量为D=(d1,d2,…,dl),输入层到隐藏层之间的权值矩阵为W=(W1,W2,…,Wj,…,Wm),隐藏层到输出层之间的权值为V=(V1,V2,…,Vk,…,Vl),隐含层有阈值θj,输出层有阈值rk,隐含层第j个神经元的输出值yj,输出层第k个神经元的输出ok,则:上式中,f(x)为隐含层的传递函数,一般采用sigmoid函数,公式如下:3.如权利要求1所述的一种基于CS和改进BP神经网络的网络安全态势评估方法,其特征在于,所述步骤S2中利用布谷鸟搜索(CS)算法寻找最优的初始权值和阈值具体为:S21,初始化种群,依据神经网络权值和阈值特点,随机产生n只布谷鸟x(0)=(x1(0),x2(0),...,xn(0)),对n只布谷鸟进行编码,编码方式采用浮点数编码;S22,计算适应度,适应度函数为神经网络总误差函数的倒数,如下所示:S23,位置更新,保留上一代最优的布谷鸟xi(0),按照下式更新布谷鸟的位置,得到x(t)=(x1(t),x2(t),...,xn(t))其中,x(t)表示第i个鸟巢在第t代的位置,为点对点乘法,α>0是步长(一般取α=1);L(λ)为Lévy随机搜索路径,而随机步长λ服从Lévy分布;S24,选择,替换,删除操作,随机产生一个在[0,1]区间的小数r,比较r和发现概率pa的大小,如果r>pa,则按照式(12)更新所有布谷鸟的位置,计算并比较新的布谷鸟和原布谷鸟的适应度,保留适应度较大的布谷鸟,得到更新后的布谷鸟位置x(t+1)=(x1(t+1),x2(t+1),...,xn(t+1));如果r≤pa,保留原来的布谷鸟;剔除操作是为保持种群始终处于最优状态,将剔除n*pa个适应度值最差的个体;为使种群规模保持不变,将...
【专利技术属性】
技术研发人员:李文萃,郭少勇,王世文,刘岩,杨润华,喻鹏,徐思雅,安致嫄,吴利杰,丁铖,
申请(专利权)人:国网河南省电力公司信息通信公司,北京邮电大学,国家电网有限公司,
类型:发明
国别省市:河南,41
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