【摘 要】
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为了解决传统的网络安全态势感知研究方法在网络信息复杂情况下准确率不高等缺陷,文中结合深度学习,提出了一种基于时间因子和复合CNN结构的网络安全态势评估模型,将卷积分解技术和深度可分离技术相结合,形成4层串联复合最优单元结构;将一维网络数据转换为二维矩阵,以灰度值的形式载入神经网络模型,从而有效发挥卷积神经网络的优势。为充分利用数据间的时序关系,引入时间因子形成融合数据,使网络同时学习具备时序关系的
【机 构】
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河北师范大学计算机与网络空间安全学院,河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室,河北科技大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61672206）,中央引导地方科技发展资金项目（216Z0701G）,河北省重点研发计划基金资助项目（20310701D）,河北省自然科学基金（F2019205163）~~
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为了解决传统的网络安全态势感知研究方法在网络信息复杂情况下准确率不高等缺陷,文中结合深度学习,提出了一种基于时间因子和复合CNN结构的网络安全态势评估模型,将卷积分解技术和深度可分离技术相结合,形成4层串联复合最优单元结构;将一维网络数据转换为二维矩阵,以灰度值的形式载入神经网络模型,从而有效发挥卷积神经网络的优势。为充分利用数据间的时序关系,引入时间因子形成融合数据,使网络同时学习具备时序关系的原始数据和融合数据,增强模型的特征提取能力,同时利用时间因子和点卷积建立时序数据的空间映射,提高模型结构的完整性。实验结果证明,所提模型在两个数据集上的准确率分别达到了92.89%和92.60%,相比随机森林和LSTM算法提升了2%～6%。
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