【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种网络安全态势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：?步骤1，将通过采集并融合局域网内资产、流量、入侵检测系统警报、漏洞数据而计算出的多个网络安全态势值作为训练数据；?步骤2，对反向传播神经网络结构进行初始化，包括设定输入层神经元个数M、隐藏层神经元个数L和输出层神经元个数N；?步骤3，对该训练数据进行长度为K的实数编码，其中，?K=权值个数+偏倚个数=(M*L+L*N)+(L+N)，?则每个编码后的该训练数据包含该反向传播神经网络的权值和偏倚信息，由适应度函数计算编码后的该训练数据的适应度值所确定的概率，找到最具适应度训练数据；?步骤4，将该最具适应度训练数据中的该输入层神经元个数M所对应的安全态势值作为输入值，该输出层神经元个数N所对应的安全态势值作为期望输出值，根据向前传递该输入值、向后传播该期望输出值来训练该反向传播神经网络，从而建立网络安全态势的预测模型；?步骤5，将该输入层神经元个数M所对应的安全态势值作为输入值，根据该网络安全态势的预测模型对该输出层神经元个数N所对应的网络安全态势值进行预测。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：金舒原，庞依，张亚星，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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