文献类型：期刊文章

作　　者：栗慧峰[1]

LI Huifeng(School of Computer Science,Hulunbeir University,Hulun Buir Inner Mongolia 021008,China)

机构地区：[1]呼伦贝尔学院计算机学院,内蒙古呼伦贝尔021008

出　　处：《信息与电脑》

年　　份：2022

卷　　号：34

期　　号：13

起止页码：185-187

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：为提升网络安全风险评估效果,本文提出一种基于人工智能算法设计网络安全风险评估方法。使用Apriori算法挖掘候选序列的频繁项。首先,从流量变化、设备状态和故障频率等方面分析安全态势,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)提取空间局部特征;其次,利用BiLSTM挖掘数据的时间特征,调节权重和偏置参数结果得到风险特征候选值;最后,将评估因素集输入门控循环单元(Gated Recurrent Units,GRU)模型中,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)选取最优的参数,输出结果为安全风险的评分值,与风险等级进行匹配,得到因素集的评估结果。结果表明,本文设计方法能够准确评估网络安全风险,具有较强的性能优势。

关 键 词：人工智能算法  网络安全 风险评估 安全态势  攻击模式  

分 类 号：TP309]