【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全监控，尤其涉及多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统。
技术介绍
1、在数字化时代，网络安全和资源管理成为信息
面临的重大挑战。随着网络技术的快速发展，网络攻击的类型和频率不断增加，尤其是多重网络攻击(如分布式拒绝服务攻击、蠕虫攻击等)给网络系统的稳定性和安全性带来了严峻挑战。这些攻击不仅可能导致数据泄露和服务中断，还可能对网络资源的分配和管理造成极大压力。
2、同时，现有的网络控制系统大多基于传统的静态配置方法，缺乏足够的灵活性和适应性，难以有效应对快速变化的网络环境和复杂的网络攻击。此外，传统的网络资源管理策略往往无法实时反映出网络状态的变化，导致资源分配效率低下，无法满足关键业务和应用的需求。
3、鉴于现有技术的局限性，本专利技术旨在通过创新的技术手段，有效应对现有网络控制系统在安全性、灵活性和资源管理方面的局限性，提供一种更加高效、自适应且安全的网络控制解决方案。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统。
2、多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，包括以下模块：
3、网络状态监测模块：负责实时监测网络状态，包括流量、速率、延迟参数；
4、智能攻击检测识别模块：用于检测和识别多种网络攻击；
5、非线性网络分析模块：分析网络的非线性特性，包括网络拓扑的变化、流量的非线性波动；
6、自适应模糊控制器：根
7、策略调整模块：根据自适应模糊控制器的输出，调整网络配置和资源分配；
8、数据反馈模块：将执行结果反馈给网络状态监测模块和智能攻击检测识别模块，形成闭环控制。
9、进一步的，所述网络状态监测模块具体包括：
10、流量监测：采用基于深度包检测(dpi)的流量监测技术，实时捕获和分析通过网络的数据包，通过机器学习算法，对正常流量模式进行学习，从而在异常流量出现时迅速检测；
11、速率监测：利用网络流量分析工具，实时监测网络中数据传输的速率，在检测到速率异常(如速率突然下降或上升)时，自动调整，优化网络性能；
12、延迟监测：实时监控网络的往返时间和延迟变化，使用基于traceroute的时延测量技术，当检测到延迟异常增加时，识别网络拥塞或攻击行为，启动相应的防御机制。
13、进一步的，所述多种网络攻击包括基于行为的攻击、ddos攻击检测以及蠕虫攻击，所述检测和识别具体包括：
14、基于行为的攻击识别：采用行为分析技术，结合实时监控和历史数据分析，以识别不寻常的网络行为模式，通过分析用户访问频率、请求类型、数据传输模式，识别出非正常的行为模式，包括部署机器学习算法，以自动学习和识别正常与异常的网络行为差异，机器学习算法通过持续的数据训练不断优化，提高对新型攻击的识别能力；
15、ddos攻击检测：实施流量分析机制，识别流量突然增加、多源异步请求的ddos攻击特征，通过比较实时流量与历史流量模式，发现非正常的流量变化，一旦检测到ddos攻击，启动预设的缓解策略，缓解策略包括流量限制、请求过滤，或者重定向到攻击缓解基础设施；
16、蠕虫攻击识别：通过分析特定的网络信号，包括异常的端口扫描活动、未知源的数据包传输，识别潜在的蠕虫攻击，结合已知蠕虫的签名数据库和异常流量行为分析，以实现对已知和未知蠕虫攻击的有效检测；
17、智能攻击检测识别模块利用实时和历史网络数据，持续调整和更新其检测算法，以适应新出现的攻击模式和策略，利用大数据分析和云计算资源，提升处理大规模网络数据的能力，以及算法的学习和适应速度。
18、进一步的，所述机器学习算法基于改进的随机森林算法，具体如下：
19、加权特征选择，引入加权机制来强调突出关键特征，该突出关键特征用于指示异常行为，改进的特征选择公式：w(xi)＝αi·i(xi,y)，其中，w(xi)是特征xi的权重，αi是基于特征重要性的调整系数，i(xi,y)是特征xi和输出y之间的互信息量；
20、非线性组合特征，引入非线性组合特征，以捕获复杂的行为模式，非线性组合特征公式：
21、其中，c(x)是组合特征，fk是非线性函数，xn1,xn2,…,xnk是选定的特征集；
22、动态学习率调整，引入动态学习率调整机制，动态学习率调整公式:ηt＝η0·exp(-β·t)，其中，ηt是第t次迭代的学习率，η0是初加率，β是衰减系数。
23、进一步的，所述非线性网络分析模块具体包括：
24、网络拓扑变化分析：利用图理论和网络科学的方法，持续监测和分析网络拓扑的动态变化，应用复杂网络分析技术，包括节点连通性、集群系数和路径长度分析，以识别潜在的网络脆弱点或异常拓扑模式；
25、流量非线性波动分析：采用时序分析和波动模式识别，监测和评估网络流量的非线性波动，结合聚类分析识别不寻常的流量模式；
26、非线性动态预测模型：开发并应用非线性预测模型，以预测网络行为和可能的安全风险，利用历史数据和实时分析结果，非线性动态预测模型能够预测网络状态的未来变化，提前警示潜在的攻击或故障。
27、进一步的，所述非线性动态预测模型基于改进的长短期记忆网络模型公式，具体包括：
28、增强的遗忘门，考虑网络环境的动态性，加入时间衰减因子以调节信息的保留时间：ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf+δ·t)，其中，δ是时间衰减系数，用于调整信息随时间的遗忘速率，以适应快速变化的网络环境，wf是遗忘门的权重矩阵，决定了过去的信息对当前状态的影响程度，bf是遗忘门的偏置项，用于调整遗忘门的激活水平；
29、自适应输入门，引入网络状态感知机制，使输入门能够根据网络的当前状态自适应调节：it＝σ(wi·[ht-1,xt,sn]+bi)，其中，sn是网络的当前状态指标，wi是输入门的权重矩阵，决定了新输入信息的重要性，bi:输入门的偏置项，
30、动态细胞状态更新，加入网络特性感知因子，使细胞状态能够反映网络的非线性特性：
31、ct＝γ·(ft*ct-1)+it*tanh(wc·[ht-1,xt]+bc)，其中，γ是基于网络特性的调节因子，wc是用于候选细胞状态的权重矩阵，bc是用于候选细胞状态的偏置项；
32、输出门和隐藏状态的非线性调节，引入非线性处理层，以增强对复杂网络行为的建模能力：
33、其中，是非线性函数，用于提高模型捕获复杂网络动态的能力，wo是输出门的权重矩阵，bo是输出门的偏置项。
34、进一步的，所述自适应模糊控制器具体包括：
35、网络状态和攻击类型分析：通过接收来自网络状态监测模块和智能攻击检测识别模块的数据，实时了解当前网络的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述网络状态监测模块具体包括：
3.根据权利要求2所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述多种网络攻击包括基于行为的攻击、DDoS攻击检测以及蠕虫攻击，所述检测和识别具体包括：
4.根据权利要求3所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述机器学习算法基于改进的随机森林算法，具体如下：
5.根据权利要求4所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述非线性网络分析模块具体包括：
6.根据权利要求5所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述非线性动态预测模型基于改进的长短期记忆网络模型公式，具体包括：
7.根据权利要求6所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述自适应模糊控制器具体包括：
8.根据权利要求7所述的多重网
9.根据权利要求8所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述动态网络配置调整具体包括：
10.根据权利要求9所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述资源分配策略包括实时监测各网络服务和应用的资源使用情况，每个网络服务或应根据其重要性和当前资源需求被分配一个优先级，优先级高的在资源分配时将获得优先权，当检测到关键服务资源需求增加时，自动从低优先级服务中回收资源，并重新分配给该关键服务，资源分配后，持续监控网络性能和服务质量，确保优先级高的服务得到了足够资源支持；
...【技术特征摘要】
1.多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述网络状态监测模块具体包括：
3.根据权利要求2所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述多种网络攻击包括基于行为的攻击、ddos攻击检测以及蠕虫攻击，所述检测和识别具体包括：
4.根据权利要求3所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述机器学习算法基于改进的随机森林算法，具体如下：
5.根据权利要求4所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述非线性网络分析模块具体包括：
6.根据权利要求5所述的多重网络攻击下的非线性网络自适应模糊控制系统，其特征在于，所述非线性动态预测模型基于改进的长短期记忆网络模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡仲瑞，董宏丽，路敬祎，石碰，蒋本堂，张金南，
申请(专利权)人：东北石油大学，
类型：发明
国别省市：
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