-
公开(公告)号：CN106341414B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610866523.3
申请日：2016-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及网络安全态势评估方法，旨在提供一种基于贝叶斯网络的多步攻击安全态势评估方法，方法包括：首先通过关联分析挖掘多步攻击发生模式构建攻击图；然后根据多步攻击图建立贝叶斯网络，将攻击意愿、攻击成功概率、事件监测正确率定义为贝叶斯网络概率属性；结合事件监测，通过贝叶斯网络后验推理和累积概率计算多步攻击风险；采用层次化量化评估方法对主机及整个网络的安全态势进行量化评估；本发明解决了网络安全态势评估过程中缺乏关联性分析的问题，并把监测事件考虑到风险评估中，准确的建立网络安全态势评估模型，增强了本发明的有效性和实时性。
-
公开(公告)号：CN106453293A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610871327.5
申请日：2016-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L63/1433
Abstract: 本发明涉及网络安全评估技术领域，特别涉及一种基于混沌理论与神经网络相结合的网络安全态势预测方法，包括：采用互信息法和cao氏法对归一化后的网络安全态势值序列集合进行处理得到网络安全态势样本值的最佳嵌入维数并进行相空间重构，分析重构后样本的最大李雅普诺夫指数来得到评估出来的样本是否具有混沌预测性；根据非线性时间序列的特点与经验确定反向传播神经网络的输出层与隐含层的节点数；利用改进的萤火虫算法进行参数寻优，从而确定网络权值和偏置值，建立网络安全态势的预测模型；测试集样本输入到BP神经网络中进行预测，并将得到的预测值反归一化；本发明能够较精确地对网络安全态势进行预测，同时能够提高网络安全态势预测收敛速度。
-
公开(公告)号：CN106453293B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610871327.5
申请日：2016-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及网络安全评估技术领域，特别涉及一种基于混沌理论与神经网络相结合的网络安全态势预测方法，包括：采用互信息法和cao氏法对归一化后的网络安全态势值序列集合进行处理得到网络安全态势样本值的最佳嵌入维数并进行相空间重构，分析重构后样本的最大李雅普诺夫指数来得到评估出来的样本是否具有混沌预测性；根据非线性时间序列的特点与经验确定反向传播神经网络的输出层与隐含层的节点数；利用改进的萤火虫算法进行参数寻优，从而确定网络权值和偏置值，建立网络安全态势的预测模型；测试集样本输入到BP神经网络中进行预测，并将得到的预测值反归一化；本发明能够较精确地对网络安全态势进行预测，同时能够提高网络安全态势预测收敛速度。
-
公开(公告)号：CN106341414A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610866523.3
申请日：2016-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04L63/20 , G06F21/577
Abstract: 本发明涉及网络安全态势评估方法，旨在提供一种基于贝叶斯网络的多步攻击安全态势评估方法，方法包括：首先通过关联分析挖掘多步攻击发生模式构建攻击图；然后根据多步攻击图建立贝叶斯网络，将攻击意愿、攻击成功概率、事件监测正确率定义为贝叶斯网络概率属性；结合事件监测，通过贝叶斯网络后验推理和累积概率计算多步攻击风险；采用层次化量化评估方法对主机及整个网络的安全态势进行量化评估；本发明解决了网络安全态势评估过程中缺乏关联性分析的问题，并把监测事件考虑到风险评估中，准确的建立网络安全态势评估模型，增强了本发明的有效性和实时性。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.016 seconds)
