基于多特征的网络安全态势要素筛选方法研究

摘要

网络安全态势感知作为一种主动抵御网络攻击的方式,可实现对网络环境的实时监测,且能够及时处理相应出现的异常行为。其中,首要步骤就是要素提取,其准确率与后续数据分析的正确率紧密相关。针对以往网络安全态势要素提取分类正确率及召回率较低的情况,提出基于贝叶斯卷积网络的态势要素提取方法,并采用非负矩阵分解算法,通过多特征降维进行态势要素筛选,建立超球体分类器,以获取相关态势要素信息。实验结果表明,文中提出的方法具有良好的分类正确率和召回率,误警率同样得到有效降低。