基于无监督神经网络的局域网安全态势自动化评估方法

摘要

在局域网安全态势自动化评估中,评估结果的表征能力较差,安全威胁态势值较低,对此,提出基于无监督神经网络模型的局域网安全态势自动化评估方法设计。通过对局域网安全态势评估数据集的获取和处理,采用聚类算法挖掘与选取评估局域网安全态势数据特征;结合VAE编码器和GAN判别器,构建无监督神经网络模型,使其具有自动化属性,完成局域网安全态势自动化评估,并将安全威胁态势值通过可视化的方式直观呈现出来。实验结果表明:该方法在实际应用中,威胁态势值的变化幅度最小为2.27,显著提高了威胁态势值,有效增强了局域网安全态势评估结果的表征能力,使评估结果更加直观。