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1、隨著互聯(lián)網(wǎng)黑客技術(shù)的不斷演化,以及網(wǎng)絡(luò)普及率的快速提高,網(wǎng)絡(luò)世界的安全性不斷受到挑戰(zhàn),所面臨的潛在威脅也越來(lái)越大,傳統(tǒng)的被動(dòng)防御體系(如入侵檢測(cè)系統(tǒng)、防火墻、防病毒軟件等)已經(jīng)滿足不了人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的需求。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的出現(xiàn),緩解了人們的這種需求,網(wǎng)路安全態(tài)勢(shì)感知包括態(tài)勢(shì)感知、態(tài)勢(shì)理解和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè),它分別從網(wǎng)絡(luò)海量數(shù)據(jù)提取和融合,當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量評(píng)估,和未來(lái)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方面進(jìn)行了系統(tǒng)研究,對(duì)促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的防御性能,進(jìn)一步加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全管理有著重
2、要的作用。
本文從網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知整體架構(gòu)、數(shù)據(jù)融合、態(tài)勢(shì)評(píng)估和預(yù)測(cè)方面做了進(jìn)一步研究。首先,本文對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的整體框架進(jìn)行了研究,進(jìn)一步加強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的智能性;其次,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)龐大且冗余,本文引入了流形學(xué)習(xí)和核匹配追蹤算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和聚類處理,減少了數(shù)據(jù)量,從而為網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的快速評(píng)估提供了基礎(chǔ);然后,在態(tài)勢(shì)評(píng)估方面,本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)攻擊和人體抗體濃度變化的相似性,利用人工免疫濃度算法和層次分析法
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