文献类型：期刊文章

作　　者：叶亮[1,2] 谭振江[1]

YE Liang;TAN Zhenjiang(College of Computer,Jilin Normal University,Siping Jilin 136000,China;Siping Highway Administration Office,Siping Jilin 136000,China)

机构地区：[1]吉林师范大学计算机学院,吉林四平136000 [2]四平市公路管理处,吉林四平136000

出　　处：《智能计算机与应用》

基　　金：吉林省教研项目(2017ZCZ045);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20180408);吉林师范大学学术型研究生项目(研创新201951)

年　　份：2019

卷　　号：9

期　　号：6

起止页码：73-75

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：提出一种使用深度学习方法对网络环境进行态势评估的方法。根据网络扫描过程中获取的风险信息进行分类和特征提取,训练深度学习网络,并根据学习结果预测攻击对网络造成的影响,同时对当前网络态势进行整体评估。针对网络整体的安全问题进行定量描述,从而可以对不同协议层、不同来源、不同手段的攻击进行风险评价,并调度资源进行拦截及防护。

关 键 词：网络安全态势 深度学习  态势评估  

分 类 号：TP393.08]