文献类型：期刊文章

作　　者：李康[1]

LI Kang(Information Security Evaluation Center,Yunnan Nantian Electronics Information Co., Ltd., Kunming 650000,China)

机构地区：[1]云南南天电子信息产业股份有限公司信息安全测评中心,云南昆明650000

出　　处：《电子科技》

基　　金：云南省重点科技匹配项目(2004GP05)。

年　　份：2020

卷　　号：33

期　　号：12

起止页码：28-31

语　　种：中文

收录情况：IC、RCCSE、普通刊

摘　　要：针对网络安全监测设备信息来源单一以及预警质量较低等问题,文中提出了融合多种数据来源的网络安全态势评估方法。通过引入Endsley模型和Agent理论,构建了网络安全态势的NSSA框架。利用径向基神经网络的思想,通过消除多余噪声与无关信号实现多源异构数据的融合,从而提出具有多模态特征融合的网络安全态势评估方法。MATLAB仿真结果表明,与传统的BP神经网络相比,文中提出的网络安全态势评估方法具有更好的学习能力和泛化能力。

关 键 词：网络安全 安全态势  Endsley模型  AGENT理论 径向基神经网络 NSSA框架  多模态特征  数据融合

分 类 号：TP393]