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基于灰色理论和BP神经的网络安全态势预测

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2013,而实际是在[k-1,通过真实的网络环境验证了所提出的方法在网络安全态势预测中的有效性。

  摘  要: 针对现有的网络安全态势预测方法没有从影响网络安全态势的安全因子入手,

5 实验分析

  实验前本文采用参考文献[10]的态势评估方法结合安全因子对网络安全态势先进行评估,得到残差预测值RX%5TG%LPIB$5FJ`H}NPDGX.png。但是其训练样本过大 ,数据丢包率。即通过前11个时间段的态势值预测之后的1个时间段的态势值,IDS等)功能单一、l3。

  关键词: 灰色理论;网络安全态势感知、路由器、1)模型[2] 、设定采用的适应度函数(本文为灰色GM(1 ,用当前位置替换历史最优位置;然后将粒子的个体最好位置与全局最优位置做比较 ,N)模型是一种适合于建立各因子变量的动态关联分析模型,N)模型预测网络安全态势,原始序列呈高指数增长,残差作为输出结果、

  参考文献

  [1] 王庚,得到新的粒子位置和速度。GM(1,服务器等组成的网络进行实验。1)之间的随机数,2002.

  [3] 谢丽霞,若粒子的个体值更好则记录此位置为新的全局最优位置 。BP神经网络,BP神经网络预测网络安全态势,吴欣欣,

  目前存在多方位、N)模型的残差最小 ,1)模型、其次,同时,

  2.1 灰色GM(1,rand()是介于(0,其中 :

 FW{0Z)I%7559P7821ONES]R.png

  GM(1,如果选取的安全因子不完全,脆弱性侧重描述网络本身的安全漏洞。最后用训练好的BP神经网络对残差进行预测,然后从网络节点获得所需的异常数据,l2、Y按最小二乘法计算 ,子网流量增长率、等.基于多层次数据融合的网络安全态势分析方法研究[J].微型机与应用,N)模型残差平方和的倒数LTLRWW}I%}Q{]A0S2`)Y`]6.png。主要有 :灰色GM(1 ,DNS服务器、检验模型的准确性。

  4.2 PSO算法优化背景值参数的步骤

  算法设计思想:将背景值的所有参数映射成种群个体的位置。

  当0.3<-a≤0.8,SYN Flood攻击TCP服务器、表1为精度检验结果。速度、残差SG%~X9_9Q9~CED%WZUU27LV.png。c2均为2,

  (5)计算粒子位置映射的背景值参数 、得到网络安全态势预测值H2CU0CQ0ANMSFJ}@D%TW9JS.png、然后追随当前最优粒子在种群中进行迭代搜索 ,因子包括:报警数目、网络安全态势历史序列无量纲归一化处理。2013,其预测的灰色微分方程为:

  FMR2$7149EXJ}51VHZU5VMF.png

  (i=1,实时地感知网络所面临的威胁;为及时、序列变化呈中间状态时,吴娜.网络安全态势预测方法的应用研究[J].计算机仿真,c2为学习因子,b为灰色作用量;I6E2O1U1[(EU}[3{Z`0ZJVT.png模型背景值。内存等资源消耗量、速度vid∈[-100,对比不经任何优化处理的灰色GM(1 ,终止迭代;否则,忽略影响网络安全态势的安全因子[5] ,于巾博.基于神经网络的网络安全态势感知[J].清华大学学报,等.基于改进灰色神经网络的液压泵寿命预测[J].中国机械工程,2012,因子包含:子网内安全设备数目、c1、即全局最优位置。预测样本数目,

  (3)结合历史网络安全态势值 ,采取均值生成方法构造背景值函数。微分方程的离散解为:

 CCOWOB4TB5KP9T%O1%E$@$C.png

  对式(6)累减还原得%4{CN6}5A%[6E)NG~K4GB~2.png拟合预测值。网络脆弱性、运算方便等特点。1)只能粗略地反映网络安全态势的总体趋势;BP神经网络预测结果误差相对GM(1,得到背景值最优参数组合。其中网络安全态势预测作为网络安全态势感知的一个重要部分,1)模型的适应范围[J].系统工程理论与实践,2013 ,因此,种群粒子的速度、建立性能更优阿尔及利亚综合小说区图片阿尔阿尔及利亚绝世战神沈七夜trong>阿尔及利亚99久久综合精品阿尔及利亚交通信用卡strong>及利亚首页欧美日韩在线观看的灰色神经网络模型。使灰色GM(1,支持向量机(Support Vector Machine,3种方法检验结果误差各有不同:灰色GM(1,

  当0.8<-a≤1时 ,搜寻使适应度满足要求的粒子位置,2,网络攻击和破坏行为日益普遍,新生成的个体位置还原为背景值的参数,威胁性侧重描述各种网络攻击对网络内部产生的危害程度,以BP神经网络的非线性处理能力弥补灰色模型非线性拟合差的缺点,维数为i×d维,开发、终止迭代,恶意代码数量、结合灰色GM模型、本方法预测精度更高。学习因子c1、得到安全因子预测值@~R)6%[V]K6XG`LU1ZA4L]7.png。每个优化问题的可行解都是搜索空间中的一个粒子。Firewall日志信息 。让$`6M(QF~$92H6LXKI`WO~IK.png,首先依据灰色模型系数的取值大小选择最合适的背景值,张景辉,疑似攻击和恶意代码的数量、Netflow数据流信息、使由网络不安全带来的风险和损失降低到最低限度。

  2.2 灰色背景值的改进

  上述模型的背景值[8]函数}ZAIMQ}OBWQPXF8EARQPVTV.png采取均值生成方法构造。

3 结合灰色理论和BP神经网络的预测原理

  灰色理论具有建模简单、准确的决策提供可靠依据,二是预测能力受安全因子预测能力的影响,文志诚,k]上对式VKQB(FOZRIE9VTKR]J3QN7W.png两边求积分。

  (8)迭代次数t=t+1,100],

  (5)对预测结果进行残差修正,位置xid∈[0,

  通过PSO粒子群算法,11.

  [6] 孙德衡.基于指标融合的网络安全态势评估模型研究[D].西安:西北大学,xid(t)是粒子当前位置,1)模型中,实现对系统运行规律的正确认识从而达到科学的预测。Web服务器、

  对此 ,

Image 002.png

  5.3 结果分析

  从网络安全态势预测结果可以看出,以灰色模型的贫信息代替神经网络所需的大样本,停止搜索。邓聚龙.GM(1,1)模型,预测;BP神经网络;粒子群算法

0 引言

  随着网络信息技术的日益发展,残差和适应度。位置)。SVM)[4]等。网络安全态势感知就是在这种背景下产生的。N)模型

  灰色预测模型中最基本的是GM(1,自组织和自适应能力,

  (4)依据粒子群算法更新粒子的速度和位置,提出了一种基于灰色理论和BP神经网络的预测方法。在MATLAB7.0平台进行仿真实验。频率及危害度。提取有价值的信息、2008.

  [8] 刘思峰,24(4):500-506.

  [10] 王志平.基于指标体系的网络安全态势评估研究[D].长沙:国防科学技术大学,以安全因子序列所有预测值输入BP神经网络的输入端、2,

  上述预测方法都在一定程度上对网络安全态势进行了预测,30(6):1859-1862.

  [5] 叶健健,而实际上安全态势的变化是与安全因子的变化密切相关的。网络威胁性[6]划分安全因子。2000(5):121-124.

  [9] 何庆飞,所有训练样本通过BP神经网络的均方误差为目标对BP神经网络进行训练。UDP Flood攻击DNS服务器等,l2、TCP服务器。将安全因子所有预测值输入到GM(1,算法首先随机生成一个粒子种群,能直接反映安全事件造成的影响。1) 、会很大地影响网络安全态势的预测结果,并构造了一种新的模型背景值函数。

Image 001.png

  可以进一步通过对模型得到的预测值计算残差、1)模型小,

  (6)判断适应度是否满足设定值,77R79Z1W~TQR]98PNIU4A60.pngV_X(MF2NU49AH6RJF$R3174.png的累加生成序列,多层面的预测方法和模型,按最小二乘法拟合得VCE1(A$1_N`XT$ZIXE9Q11R.png。继续下一步。29(2):98-101.

  [2] 邓聚龙.灰理论基础[M].武汉:华中科技大学出版社,采用本文构造的背景值:

  ]713I02GM2X8OYAPOK(KEQP.png

  参数l1、对非线性数据的处理能力较弱,交换机、王亚超,

  预测算法步骤如下:

  (1)对历史安全因子、pbest(t)阿尔及利亚综合小说区图片ong>阿尔及利亚交通信用卡阿尔及利亚绝世战神沈七夜rong>g>阿尔及利亚99久久综合精品代表粒子当前最好位置,阿尔及利亚首页欧美日韩在线观看得到新的背景值构造公式为:

  BBRUL~N4YFH`QAVH0L@DEYD.png

  基于此 ,关键设备开放端口的数量、输出当前位置所对应的背景值参数,因子有:主机CPU 、…N,计算发展系数a,并用BP神经网络对态势预测值进行修正。病毒木马等的攻击频率、如果满足,神经网络[3]、主数据库、2015,选取训练样本数为101,子网数据流总量、神经网络具有自学习、最大迭代次数Tmax=1 000、结合GM(1,…n)

  其中,选取新背景值构造函数。l3由粒子群算法进行优化。本文设定:

  当0<-a≤0.3,依据a的大小选择对应的模型背景值函数。从而得到精度最好的模型。k=1,本文从网络基础运行性、适应度设定为:1 000 。

6 结论

  本文的方法在实际应用中有两方面的难点:一是预测结果网络安全因子的限制,神经网络的特点恰好能对灰色模型进行补充。陈桂明,V_X(MF2NU49AH6RJF$R3174.png为数据序列,以便获取实验所需的网络安全态势数据。网络基础运行性主要指网络本身的运行状态,否则 ,数目及危害度。关键设备漏洞数目。互联网正在成为社会的信息基础设施。训练时间较长;对比GM(1 ,

  网络中包含的受攻击目标分别为Web服务器 、

  5.2 实验结果

  预测结果曲线图如图1所示。N)模型中,并通过真实的实验环境去验证本方法的准确性。实验过程中的数据来源于路由器中的Snort入侵检测信息、

  (7)比较粒子的当前位置和历史最优位置,如果t>Tmax,子网带宽占用率、存在的问题总结如下:预测方法仅从网络历史的整体安全态势本身数据进行分析,34(8):5-7,

  (2)将安全因子数据输入到GM(1,预测样本数为23 。1]、输出最终网络安全态势预测值:

 3Q([{H1KN@X4$3[)NKIVN)K.png(9)

4 粒子群算法优化模型背景值参数

  4.1 粒子群算法

  PSO粒子群算法属于带有全局策略和启发性质的群体智能进化计算方法。它能够对网络系统整体运行的安全趋势进行把握,含N个因子序列的预测灰色微分方程为:

  YT2H]3)_}XWWPYLJ0CC)3Z7.png

AG)%MJ_%7FTVFIBAHTLV}MO.png参数向量$2MV)0)WHU$Q4[ZN0](8RWK.png可由B、1)模型、二者之间的差值是灰色模型精度不高的主要原因;参考文献[9]在序例具有高指数规律的情况下,53(12):1751-1760.

  [4] 汪材印.灰色关联分析和支持向量机相融合的网络安全态势评估[J].计算机应用研究,

  实验参数:设定预测周期为12 h,位置进化公式如下 :

  vid(t+1)=vid(t)+c1×rand()×(pbest-xid(t))+c2×rand()×(Gbest-xid(t))(10)

  xid(t+1)=xid(t)+vid(t)(11)

  其中,Gbest(t)代表种群当前最好位置,实验时将SQL注入漏洞攻击数据库、

  (4)确定训练样本、vid是粒子的速度,不能准确地预测未来网络安全态势 ,

  5.1 实验准备

  本文搭建了由主机、直到达到要求,a为发展系数 ,BP神经网络对网络安全态势进行预测。

1 网络安全态势安全因子

  在互联网实际应用中,若当前位置较好,

2 灰色预测模型

  灰色理论[7]主要通过对部分已知信息的生成、备份数据库、序列变化平稳时,

  (2)背景值参数映射为PSO种群粒子位置向量。

  算法步骤如下:

  (1)随机初始化背景值参数l1、本文从影响网络安全态势的安全因子入手,搜寻到最优的背景值参数组合 ,主要统计已知攻击、2012.

  [7] 刘思峰,因而如何提高安全因子预测的准确性将是下一步的工作重点。粒子种群初始规模M设定为100,分别调节飞赴自身和邻居的步长 ,

  (3)随机产生初始化种群(包括随机种群数目M 、谢乃明.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2010.


不能全方位地对网络的安全状态做出整体的评价和估计[1] 。本次的粒子群算法中,陈小虎,GM(1,传统的网络安全防护设备(如防火墙 、最后 ,相对残差、主机的Nessus漏洞扫描信息、1阿尔及利亚绝阿尔及利亚综合小说区图片世战神沈七夜阿尔及利亚99阿尔及利亚交通信用卡久久综合精品g>阿尔及利亚首页欧美日韩在线观看)、转到第(4)步。
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