基于异质多传感器融合的网络安全态势感知模型

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (8): 69-73.

基于异质多传感器融合的网络安全态势感知模型

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金（2007AA012401）、国防十一五预研重点项目（513150602）和高等学校博士学科点专项科研基金项目（20050217007）.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 网络安全态势感知NSSA（Network Security Situation Awareness）是目前网络安全领域的热点研究内容，开展NSSA的研究，对提高我国的网络安全水平有着重要的意义。本文提出了一个NSSA模型，利用多层前馈神经网络，对采集的多个异质的传感器数据进行了融合。为提高融合的实时性，本文还设计了简单易行的特征约简方法，大大降低了融合引擎的输入维数。最后，本文利用安全态势生成算法，对网络安全事件进行了加权量化。实验表明，本文所提出的模型和方法是可行的和有效的。

关键词: 网络安全态势感知多层前馈神经网络多传感器融合特征约简安全态势生成

Abstract: Network Security Situation Awareness （NSSA） is a hot research spot in the area of network security and it is significant to study NSSA in order to improve the security level of our nation. This paper presents a NSSA model based on data fusion. The NSSA mo

Key words: Network security situational awareness, Multi-layer feedforward neural network, Multi-sensor data fusion, Feature reduction,Security situation generation

. 基于异质多传感器融合的网络安全态势感知模型[J]. 计算机科学, 2008, 35(8): 69-73. https://doi.org/