徐莎莎 楊俊丹 廖宋煒

摘要：傳統(tǒng)層次化網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估模型在應用時，主要利用入侵檢測系統(tǒng)和警報系統(tǒng)發(fā)揮態(tài)勢評估作用，對警告要素關聯(lián)性缺乏關注。文章以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎背景探討互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預測，意在完善層次化態(tài)勢評估模型，融入模糊層，為提升網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估質(zhì)量提供保障。通過實踐分析可知，模糊層構(gòu)建后，能夠通過警報匹配模式衡量警報成功率數(shù)值指標，并且進一步對警報威脅性、警報成功率、警報周期3項指標進行明確，確認其對網(wǎng)絡安全態(tài)勢影響程度。最后，在不同模型結(jié)構(gòu)層級上計算出綜合警報態(tài)勢值，達到優(yōu)化錯報漏報問題、提升評估結(jié)果準確度的目標。

關鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡；互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢評估；深度學習；警報成功率；警報態(tài)勢值

中圖分類號：TP39中圖分類號? 文獻標志碼：A文獻標志碼

0 引言

網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知是具有創(chuàng)新性和靈活性的網(wǎng)絡安全保障措施。通過綜合分析網(wǎng)絡系統(tǒng)現(xiàn)階段與前階段運行狀態(tài)，對網(wǎng)絡運行趨勢狀態(tài)進行預測，有利于達成超前防御目標，提升網(wǎng)絡系統(tǒng)抵御外部侵害的能力。將網(wǎng)絡安全保障工作中的防御被動化向主動化方向推進，是神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)支持下提升互聯(lián)網(wǎng)安全保障的科學方法?；诨ヂ?lián)網(wǎng)安全事態(tài)評估問題進行研究，意在解決現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)安全穩(wěn)定狀態(tài)維護的實際問題，通過先進技術(shù)與平臺應用，借助神經(jīng)網(wǎng)絡計算方法，為提升互聯(lián)網(wǎng)平臺安全穩(wěn)定狀態(tài)提供支持。同時，態(tài)勢發(fā)展研究也能將隱患和問題在萌芽階段進行解決。另外，態(tài)勢研究本身也具有創(chuàng)新性，通過數(shù)據(jù)分析、發(fā)展趨勢研究為安全保障提供支持的關鍵方法。

1 互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢評估模型研究

1.1 互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢評估層次化體系基本結(jié)構(gòu)分析

層次化評估模型在發(fā)揮作用時，以警報反饋及時性作為模型構(gòu)建切入點。通過構(gòu)建4個層次，對網(wǎng)絡安全態(tài)勢情況進行多角度評估，但此種傳統(tǒng)層次化模型在警報信息獲取方面相對比較單一。本文通過借鑒傳統(tǒng)分層模型開展多方面信息綜合分析，利用模糊綜合評價法，對警報發(fā)生邏輯關系進行梳理分析［1］。并同步制定模糊規(guī)則，分別將警報威脅性、警報成功率、警報傳遞周期作為模糊推理基準指標進行設置。在此基礎上，形成更加完善且具有綜合性的評估框架。

1.2 基于分層態(tài)勢評估的模糊綜合評價方法分析

從改良后的結(jié)構(gòu)入手進行觀察分析可知，模糊層中的警報威脅性、警報成功率、警報周期為核心改良要素，這3個要素共同構(gòu)成模糊層［2］。具體來說，模糊綜合評價方法流程要點包括以下幾部分。

1.2.1 三維要素確認環(huán)節(jié)

這一環(huán)節(jié)須首先確認因素及命名為U。設置U={u1，u2...un}集合中的數(shù)值分別代表評估對象的n不同類型影響因素。假設評估集為V，則可得V={v1，v2...vm}，其中M代表每個因素的m種評判結(jié)果。在具體進行三維要素確認時，U中的獨立子因素u1可通過評判方法f（ui）（i=1，2，3...n）得到對應評判數(shù)值，F(xiàn)是評判過程中的模糊映射，映射范圍覆蓋因素集U到評判集V這一數(shù)值范圍。上述整體過程可通過以下公式表示。

f：U→F（U）

ui→f（ui）=（ri1，ri2... rim）∈F（V）

其中，ri1，ri2... rim分別表示指標i對應的評判級別m隸屬度向量數(shù)值。

基于上述f計算數(shù)值，可將模糊關系表示為：

Rf（ui，vj）=f（ui）（vj）=rij

其中，i=1，2，3...n；j=1，2，3...m。

隨后建立模糊評判矩陣R=（rij）nxm。

R=r11r12…r1mr21r22…r2mrn1rn2…rnm

通過上述分析過程可獲得模糊綜合評價方法3要素，即U，V，R。

1.2.2 計算警報相關度數(shù)值

警報相關度數(shù)值在計算過程中需要把握3方面步驟和要素。一是確定因素集與評判集具體范圍；二是構(gòu)建模糊評判矩陣，確認計算隸屬度［3］；三是設置權(quán)重系數(shù)數(shù)值。其中，因素集與評判集的確認環(huán)節(jié)，因素集可按層次劃分，首層因素集中包含操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡安全配置、應用服務、漏洞信息4方面要點。在第二層級因素集中，分別基于上述4個要點進行進一步細分。具體來說，細分后的數(shù)據(jù)指標有多種不同類型，以IP地址相關性、主機狀態(tài)、系統(tǒng)類別、安全事件防護相關性等多方面指標為典型代表。在構(gòu)建模糊評價矩陣，并確認計算隸屬度環(huán)節(jié)需要設置不同類型約束條件，在約束條件背景下，進行隸屬度范圍劃分。而在設置權(quán)重系數(shù)環(huán)節(jié)，須針對一個因素評判的過程，由專家咨詢或領域經(jīng)驗進行確認 ［4］。

2 互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預測模型分析

2.1 互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預測算法設計

粒子群算法背景下，主要應用神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化，達到參數(shù)優(yōu)化效果。具體來說，優(yōu)化形式包括兩種。一是模型網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)參數(shù)結(jié)合經(jīng)驗公式設定，這一部分優(yōu)化數(shù)據(jù)具有固定不變的特征，應用優(yōu)化算法主要優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡中的神經(jīng)元權(quán)值與自身閾值；二是利用粒子群優(yōu)化算法，對神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)超參數(shù)進行調(diào)整，超參數(shù)具體包括神經(jīng)元數(shù)量、時間長度、批處理大小。本文主要利用改進后粒子群算法，對長短記憶網(wǎng)的結(jié)構(gòu)超參數(shù)進行優(yōu)化，減少主觀選擇對參數(shù)模型的影響。在選定訓練數(shù)據(jù)后，除隱藏層數(shù)據(jù)外，其他神經(jīng)元個數(shù)可被有效確認。隨后，須進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練環(huán)節(jié)的推進［5］。其中，不確定隱藏層層數(shù)和隱藏層中的節(jié)點數(shù)量，主要需要基于經(jīng)驗總結(jié)現(xiàn)階段具有應用適宜性的隱藏層神經(jīng)元數(shù)目，經(jīng)驗公式如下。

m=n+l+αm=nl

其中，m為隱藏層節(jié)點數(shù)量，n為輸入層節(jié)點數(shù)量，l為輸入層節(jié)點數(shù)量。完成參數(shù)優(yōu)化后，可進一步選擇適當函數(shù)公式進行進一步帶入訓練與計算。

2.2 互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預測模型建立

整體模型構(gòu)建須按照既定流程與步驟推進，下文以構(gòu)建安全態(tài)勢預測模型為研究目標分析模型的構(gòu)建流程。

2.2.1 數(shù)據(jù)預處理環(huán)節(jié)分析

為了精準觀察時間序列規(guī)律性，避免數(shù)據(jù)受到梯度下降法算法影響，應當首先對網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理，歸一處理方法須通過數(shù)據(jù)計算達到預期目標，具體計算公式如下。

Δxt=xt+1-xty=Δx-ΔxminΔxmax-Δxmin

公式中，xt，xt＋1代表t時刻與t＋1時刻的訓練樣本；Δxt代表樣本；xt＋1代表t＋1時刻的訓練樣本。Δxmin，Δxmax代表樣本查分后的最小值與最大值；Y代表Δx進行歸一化后得到的數(shù)值。

2.2.2 樣本及構(gòu)造環(huán)節(jié)分析

在訓練集中，須進一步對數(shù)據(jù)深度進行劃分后形成標準輸入時間，具有n個屬性相同的網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)樣本。在此基礎上，進行樣本態(tài)勢值確認。例如，用X表示不同數(shù)據(jù)代號，用1～N表示數(shù)據(jù)差異數(shù)值，則 XN可被確定為一個階段性樣本數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的態(tài)勢值。隨后，基于上述數(shù)據(jù)構(gòu)建矩陣。在樣本矩陣中，數(shù)列是訓練樣本最后一行數(shù)值為樣本目標函數(shù)值，獨立樣本均可形成階梯式矩陣，而測試樣本主要用來驗證網(wǎng)絡計算數(shù)據(jù)結(jié)果的準確性與有效性。

2.2.3 初始化粒子參數(shù)環(huán)節(jié)分析

具體來說，需要初始的參數(shù)包括種群規(guī)模、迭代次數(shù)、學習因子、粒子位置以及速度取向值限定區(qū)間。進行參數(shù)初始化時，須參照標準化公式進行驗證確認，確保初始化基礎參數(shù)的準確有效，為后續(xù)模型構(gòu)建提供保障。

2.2.4 網(wǎng)絡參數(shù)初始化環(huán)節(jié)分析

網(wǎng)絡參數(shù)初始化環(huán)節(jié)需要應用自適應矩陣估計算法，進行優(yōu)化算法訓練。訓練過程中，須持續(xù)計算損失函數(shù)值，直到計算次數(shù)達到最大迭代次數(shù)以及最小值趨于平穩(wěn)這一效果方可停止。

2.2.5 模型訓練環(huán)節(jié)分析

模型訓練是將訓練樣本直接輸入神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，結(jié)合訓練樣本產(chǎn)生的均方誤差函數(shù)進行確認。將其作為損失函數(shù)開展模擬訓練，結(jié)合獨立粒子適應度函數(shù)取值，對局部最優(yōu)粒子和全局最優(yōu)粒子進行有效優(yōu)化。當?shù)螖?shù)達到最大值時，方可終止優(yōu)化過程，返回最優(yōu)粒子處。這時，例子所顯示的多維向量值可作為神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型參數(shù)進行確認。

2.2.6 網(wǎng)絡安全態(tài)勢預測環(huán)節(jié)分析

結(jié)合專業(yè)訓練計算算法，可求得模型參數(shù)最優(yōu)組合數(shù)值。并將測試樣本放入已經(jīng)完成訓練的模型中，驗證分析數(shù)值是否達到設定標準要求。在此基礎上，結(jié)合態(tài)勢威脅素質(zhì)水平對未來安全發(fā)展態(tài)勢進行預測。

3 互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預測仿真分析

在仿真分析中，須對一些基本算法參數(shù)進行數(shù)值設定。在此基礎上，仿真構(gòu)建模型，并進一步完成數(shù)據(jù)訓練分析過程，隨著數(shù)據(jù)收斂，獲取數(shù)據(jù)指標最優(yōu)值。在計算過程中，所需要關注的重點數(shù)據(jù)指標為均方誤差，此數(shù)值主要表示誤差平方期望值。通過均方誤差與真實值之間的差距，確認預測模型預測結(jié)果的準確性。從兩者關系上來講，模型預測值與真實值偏差越小，預測精準性越高。這種情況下，系數(shù)數(shù)值越接近數(shù)值1。在具體仿真測試時，為取得更加精準有效的數(shù)值指標，可進行多次模型構(gòu)建和預測計算，采取取平均值方式得到最終預測數(shù)據(jù)，預測模型的3組實驗預測結(jié)果對比統(tǒng)計模型如圖1所示。

圖1 3組實驗預測模型對比結(jié)果

通過對圖形分析預測對比結(jié)果進行觀察可知，在3組預測過程中，PSO_SVM預測技術(shù)在實踐應用中效果相對較差，只能預測網(wǎng)絡安全序列數(shù)據(jù)的大致趨勢，這主要是由于支持向量機在小樣本二元分類領域有更好的應用效果，若數(shù)據(jù)樣本復雜性逐步提高，容易產(chǎn)生較大誤差。而 LSTM隱含層神經(jīng)元個數(shù)選取過程中缺乏理論指導，容易出現(xiàn)局部最優(yōu)狀態(tài)，檢測結(jié)果精確度也相應會受到一定影響。

4 結(jié)語

綜合本文實踐分析可知，神經(jīng)網(wǎng)絡視域下互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預測工作落實執(zhí)行時，須結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預測中的基礎算法與模型層次構(gòu)建要求對傳統(tǒng)算法進行優(yōu)化，添加模糊層進行3項關鍵數(shù)據(jù)指標精準定位，以新構(gòu)建預測模型與預測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡支持下互聯(lián)安全態(tài)勢預測結(jié)果提供支持。基本架構(gòu)構(gòu)建過程中，須借助神經(jīng)網(wǎng)絡基本技術(shù)以及相關計算方法為預測工作落實開展提供支持和保障。計算環(huán)節(jié)公式、計算方法應結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建背景進行精準選擇、科學應用，以便提升互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢預測工作的有效性。

參考文獻

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（編輯 沈 強）

Analysis of internet security situation prediction method under neural network vision area

Xu? Shasha， Yang? Jundan， Liao? Songwei

（Jiangxi? University of Science and Technology， Nanchang 330000， China）

Abstract： When the traditional hierarchical network security situation assessment model is applied， it mainly uses the intrusion detection system and the alarm system to play the role of situation assessment， and lacks attention to the relevance of warning elements. This paper discusses the prediction of Internet security situation based on the background of neural network， aiming to improve the hierarchical situation assessment model， integrate into the fuzzy layer， and provide a guarantee for improving the quality of network security situation assessment. According to the practical analysis of this paper， it is known that after the fuzzy layer construction， the numerical indicators of alarm success rate can be measured through the alarm matching mode， and the three indicators of alarm threat， degree success rate and alarm cycle can be further clarified to confirm its impact on the network security situation. Finally， the comprehensive alarm situation value is calculated at different model structure levels to achieve the goal of optimizing the problem of misreporting and underreporting and improving the accuracy of the evaluation results.

Key words： neural network; internet security situation assessment; deep learning; alarm success rate; alert situation value