基于并行特征提取和改进BiGRU的网络安全态势评估

作     者：杨宏宇 张梓锌 张良 YANG Hongyu;ZHANG Zixin;ZHANG Liang

作者机构：中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 亚利桑那大学信息学系图森85721 

基　　金：国家自然科学基金民航联合研究项目(U1833107) 

出 版 物：《清华大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tsinghua University(Science and Technology))

年 卷 期：2022年第62卷第5期

页      码：842-848页

摘      要：针对目前网络安全态势评估方法在特征提取、高效性等方面存在的不足,该文提出了一种基于并行特征提取和改进双向门控循环单元(BiGRU)的网络安全态势评估方法,设计了一个由并行特征提取网络(PFEN)和基于注意力机制改进的BiGRU组成的深度学习模型(PFEN-ABiGRU)。PFEN模块由并行的稀疏编码器组成,用于差异化地提取不同网络威胁的关键信息并将提取的特征与原始信息融合;ABiGRU模块通过注意力机制对关键特征进行加权以提高模型的准确性。将训练好的PFEN-ABiGRU模型用于网络威胁检测,根据威胁检测结果,结合提出的网络安全态势量化指标,计算网络安全态势值。实验结果表明,PFEN-ABiGRU在精确率和召回率上均优于对比的其他模型。

主 题 词：并行特征提取 注意力机制 双向门控循环单元(BiGRU) 态势评估 

学科分类：08[工学] 0839[0839] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.22.006

馆 藏 号：203110391...