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使用BP神经网络进行网络安好态势评估

发布时间:2019-01-23 01:06:01 文章来源:未来智讯    
    使用BP神经网络进行网络安好态势评估作者:未知   摘要:为了缓解越来越重要的网络安好问题,我们能够使用网络安好态势评估技艺,以评估了局为教导,提前将影响网络安好的因素进行优化。实验将BP神经网络应用于网络安好态势评估之中,选取了大量的尝试数据训练模子,并用局部数据进行测试。
  关头词:网络安好;态势评估;BP算法
  中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-3044(2011)14-3265-02
  Using Back Propagation to Achieve The Rating of The Network Security Posture
  TANG Jin-min
  (Hongli Network Limited Company of Changchun, Changchun 130051, China)
  Abstract: In order to alleviate the increasingly serious problem of network security, we can use assessment technology of the network security situation, optimized the factors that affect network security in advance. we try to used Back Propagation in network security situation assessment, and used a lot of experimental data in the training model, tested some of the data.
  Key words: network security; situation assessment; BP
  跟着互联网时代的光降,网络的规模和应用范畴不息成长,人们对网络依靠水平不息添加,网络已经成为社会、经济、军事等范畴中不行或缺的严重构成局部。但同时,我国网络安好问题日益凸起,今朝网络体系的安好近况已经清晰地证明:传统的网络安好防护技艺已无法为网络体系的安好供给基础的靠得住保险。要在错综纷乱的网络情况中切实有用地提高网络安好,急迫必要索求新的理论和要领,网络安好技艺切磋已经步入一个全新的时代。网络安好态势评估(Network Security Situational Assessment,NSSA)切磋便是适应这个需求而生并麻利成长成为网络信息安好范畴一个新的切磋热门。网络安好态势评估技艺可以从总体上动态反映网络安好状态,并对安好状态的成长趋向进行展望和预警,为加强网络安好性供给靠得住的参照性依据。
  1 有关切磋
  网络安好态势是指由种种网络设备运行状态、网络行为以及用户行为等因素所组成的整个网络确当前状况和改变趋向。网络安好态势感知,等于在大规模网络情况中,对可以引起网络态势产生改变的安好要素进行发觉、领会、显示以及展望将来的成长趋向。态势夸大情况、动态性以及实体间的关系,是一种状况,一种趋向,一个总体和宏观的观念,任何单一的环境或状况都不克不及称之为态势。
  1999年,Bass等人初次提议了网络态势感知观念,即网络安好态势感知。国国度能源切磋科学谋略中心(NERSC)所辅导的劳伦斯伯克利国度尝试室于2003年开辟了“Spinning Cube of PotentialDoom”体系,该体系在三维空间顶用点来表现网络流量信息,极地面提高了网络安好态势感知才力。2005年,CMU/SEI辅导的CERT/NetSA开辟了SILK,旨在对大规模网络安好态势感知状态进行实时监控,在潜在的、恶意的网络行为变得无法把握之进步行辨认、防御、相应以及预警,给出响应的应付策略,,该体系议决多种策略对大规模网络进行安好剖析,并能在保留较高本能的条件下供给整个网络的安好态势感知才力。国内方面,网络态势感知也是在起步阶段,首要是从军事信息与网络安好的角度来切磋,这对我军在新局势下的信息安好护卫和信息战有重大的战略意义。
  2 网络安好态势评估体系
  下面先容一个网络安好态势评估体系,它的事情流程图如图1所示。
  这个中的关头技艺便是态势评估过程,在这里我们使用BP算法来完成网络安好态势评估。
  2.1 BP算法
  BP算法,也便是偏差反向传布(Error Back Propagation, BP)算法,BP算法的最早提议是在1986年,两位科学家Rumelhart和McCelland他们辅导的科学小组议决永劫间的剖析,弄清了非线性赓续转移函数的多层前馈网络的偏差反向传布算法,而且在《Parallel Distributed Processing》一书中进行了很是详细的阐明,这个剖析阐明兑现了Minsky的假想。我们也常常把BP算法称之为BP网络。
  下面简略先容一下BP算法的基本思惟,在进修也便是网络训练过程中,旌旗灯号的传布分为正向传布和反向传布,个中反向传布的是偏差旌旗灯号。在进行正向传布时,将训练样本输入,也便是从神经网络的输着迷经元输入,样本数据经各潜藏层逐层处置后,最终从输出层传出。若是从输出层输出的数据与盼望的输出(事先给定的)纷歧样,这就讲明谋略呈现了偏差,为明白决这个偏差问题,训练就会进行反向传布。反向传布便是将输出数据与盼望数据的偏差以某种体例议决隐层向输入层逐层反向传,在这个过程之中,会把偏差值分摊给各隐层的全部神经元上,如许就能得到各层每个神经元的偏差旌旗灯号,我们能够议决这些偏差旌旗灯号来修改各个神经元上的权值。上面所讲的训练样本旌旗灯号正向传布和偏差旌旗灯号的反向传布是不息地进行的,这个不息进行的过程也便是BP网络的进修和训练过程,颠末了这个过程,偏差旌旗灯号逐渐减小,到达了一个我们事先商定的限度,或者完成了全部训练样本的输入,这时就能够告终训练过程,同时整个网络确定了下来,网络中的神经元上的权值也固定了下来,如许就能够进来现实的应用阶段,能够用这个网络来进行事情了。
  2.2 目标系统的设立
  安好态势评估的焦点问题是确定评估目标系统。目标系统是否科学、公道,直接关系到安好态势剖析的质量。为此目标系统务必科学地、客观地、公道地、尽可能周全地反映影响体系安好性的全部因素。目标系统的设立务必按照必然的原则去剖析和判别,目标系统设立过程中所遵照的原则并不是简略的枚举,它们之间存在着亲昵的关系。目标系统建立的目的性决意了目标系统的设计务必相符科学性的原则,而科学性原则又要议决体系性来体现。在餍足体系性原则之后,还务必餍足可操作性以准时效性的原则。进一步,可操作性原则还决意了目标系统务必餍足可比性的原则。上述各项原则都要议决定性与定量相联合的原则才气体现。此外,全部上述各项原则皆由评估的目的性所决意,并以目的性原则为条件。
  凭据查找资料等,发如今各异的抨击下一下一些目标有较着改变,就选择这些目标构成目标系统,CPU占用率、内存占用率、端口流量、丢包率、网络可用带宽、平均往返时延、传输率、吞吐率。我们就选择这8种目标作为我们的评价指,凭据原体系的设计将网络的安好态势分为五个级别离别是:Good、OK、Warning、Bad、Critical。这5种状况由高到底的标示出整个网络安好状况。
  2.3 评级体系的兑现
  由于有8个评测目标,以是网络的输入层有8个神经元,输出由于要求的评估等级为5,以是输出层的神经元为5个,对应的网络输出模式为(1,0,0,0,0)(0,1,0,0,0)(0,0,1,0,0)(0,0,0,1,0)(0,0,0,0,1),隐含层的神经元个数也要确定,在这里我们将隐含层的神经元个数设为8*2+1=17个,这个也是BP神经网络常用的原则。
  同取样本数据100组解决BP神经网络的训练问题,,进行进修训练,同样使用MatlabR2007b作为平台训练BP神经网络,潜藏层神经元的传递函数选择的是S型对数函数logsig,输出层神经元的传递函数选则purelin,本能指标选取MSE,设为0.01,训练步数设为500,进修速度设为0.1,颠末多次迭代运算后到达拘谨指标,这时辰告终训练过程,留存该训练好的网络。然后将25组测试数据代入网络进行网络状况评估。
  3 结论
  BP算法能够解决谋略机网络安好态势评估问题,获得的了局正确率高,并且扫除了工资因素的影响,是一种比力好的网络安好态势评估要领。
  注:本文中所涉及到的图表、注脚、公式等内容请以PDF格局涉猎原文

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