【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种基于人工智能的网络安全态势感知方法。
技术介绍
1、随着网络攻击手段的日益复杂化，网络安全态势感知成为保障信息系统安全的重要技术手段。传统的网络安全防护技术，如入侵检测、防火墙等，虽然能够对已知威胁进行检测和防御，但在面对多样化和高级的网络威胁时往往难以提供全面有效的防护。特别是随着网络数据流量的急剧增长以及网络攻击模式的多变性，如何从海量数据中准确提取出关键特征，并及时感知潜在的威胁成为网络安全领域的核心难题。
2、申请号为cn202410787133.1的中国专利技术专利提出一种基于机器学习的网络安全威胁分析方法，涉及网络安全
，该基于机器学习的网络安全威胁分析方法，通过全面的数据采集与预处理，提高了数据质量；通过特征筛选与降维，增强了模型的性能；通过多次推演和整合生成稳健的阈值，为实际应用中的威胁检测提供了准确的基准；通过实时风险评估与威胁判断，提高了方法的敏捷性和准确性，通过精细化的中位数计算以及居中差值计算，动态权重调整和数据驱动的阈值设定，提升了模型的预测准确性和稳健性，...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的网络安全态势感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的网络安全态势感知方法，其特征在于，采用基于动态群体进化优化的全连接神经网络对网络安全数据进行特征提取，获得第一特征，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的网络安全态势感知方法，其特征在于，根据个体对应神经网络的损失，从当前种群中选择最优个体进行保留，具体为：其中，为第个个体被选择的概率；为控制选择压力的参数；为第个个体对应神经网络的损失；为种群大小，为第个i个体对应的神经网络的损失。
4.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的网络安全态势感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的网络安全态势感知方法，其特征在于，采用基于动态群体进化优化的全连接神经网络对网络安全数据进行特征提取，获得第一特征，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的网络安全态势感知方法，其特征在于，根据个体对应神经网络的损失，从当前种群中选择最优个体进行保留，具体为：其中，为第个个体被选择的概率；为控制选择压力的参数；为第个个体对应神经网络的损失；为种群大小，为第个i个体对应的神经网络的损失。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的网络安全态势感知方法，其特征在于，采用基于对比熵的自编码神经网络对第一特征进行特征降维，获得第二特征，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的网络安全态势感知方法，其特征在于，根据对比熵的计算结果和重构误差，采用梯度下降法更新网络参数，具体为：、、、其中，为编码器的权重梯度，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李军，
申请(专利权)人：成都安准网络安全技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。