一种基于MLP-GCN的网络安全态势评估方法技术

本发明专利技术涉及网络安全技术领域，具体涉及一种基于MLP

【技术实现步骤摘要】
一种基于MLP
‑
GCN的网络安全态势评估方法


[0001]本专利技术涉及网络安全
，尤其涉及一种基于MLP
‑
GCN的网络安全态势评估方法。

技术介绍

[0002]随着工业信息化进程的加速，网络安全问题日益成为互联网时代中最大的挑战。网络安全不仅关乎个人隐私和企业利益，更是国家安全和社会稳定的重要保障。云计算、5G、物联网等技术的广泛应用，各个行业不断增多的硬件设备和网络系统在一定程度上也增大了网络安全的暴露面。网络攻击和漏洞层出不穷，为各个国家带来严重的财产损失和信息资产损失。然而，网络攻击和数据泄露事件层出不穷，威胁网络安全的因素日益复杂多变，网络安全形势严峻。此外，网络攻击不断向攻击规模巨大化、攻击形态复杂化、加密攻击常态化、攻击目标多样化等趋势演变，降低了使用常规防御工具抵挡复杂网络攻击的效果。
[0003]卡巴斯基2021年安全报告表明，在这一年中全球15.45％的互联网用户计算机至少经历过一次恶意软件级攻击，且全球在线资源总共遭受攻击687,861,449次，其中114,525,7本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于MLP
‑
GCN的网络安全态势评估方法，其特征在于，包括以下步骤：对公开数据集进行数据处理，得到评估数据集；将所述评估数据集输入基于MLP
‑
GCN的网络安全态势评估模型中进行特征学习、特征融合和分类评估，得到评估结果。2.如权利要求1所述的基于MLP
‑
GCN的网络安全态势评估方法，其特征在于，所述对公开数据集进行数据处理，得到评估数据集，包括：根据态势值与49个不同特征的相关性以及每种特征的含义作为判断依据，从所述公开数据集的每个数据样本中筛选出17种与之密切相关的特征，得到选取数据集；将所述选取数据集中的非数值型的特征转化为数值型数据，得到转化数据集；采用归一化处理方法，将所述转化数据集的每个特征的取值范围线性映射到[0，1]区间内，得到归一化数据集；对所述归一化数据集进行正则化处理，得到正则化数据集；将态势评估指标数据划分为攻击、漏洞、流量和设备四个维度，作为图神经网络输入的节点数据，其节点特征属性为每个指标下的数据特征，有紧密关联的节点之间连接边，从而得到图数据集；为所述图数据进行指标选取和态势量化，得到评估数据集。3.如权利要求2所述的基于MLP
‑
GCN的网络安全态势评估方法，其特征在于，所述公开数据集为UNSW
‑
NB15公开数据集。4.如权利要求1所述的基于MLP
‑
GCN的网络安全态势评估方法，其特征在于，所述将所述评估数据集输入基于MLP
‑
GCN的网络安全态势评估模型中进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶晓玲，武守一，白张旋，贾如春，刘润蓉，丁得轩，
申请(专利权)人：南京育安信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：