基于灰色理论和BP神经的网络安全态势预测*

邓勇杰，文志诚，姜旭炜（湖南工业大学 计算机与通信学院，湖南 株洲 412007）

基于灰色理论和BP神经的网络安全态势预测*

邓勇杰，文志诚，姜旭炜
（湖南工业大学 计算机与通信学院，湖南 株洲 412007）

针对现有的网络安全态势预测方法没有从影响网络安全态势的安全因子入手，不能准确地预测未来网络安全态势，提出了一种基于灰色理论和BP神经网络的预测方法。首先依据灰色模型系数的取值大小选择最合适的背景值，并构造了一种新的模型背景值函数。其次，结合GM（1，1）、GM（1，N）模型预测网络安全态势，并用BP神经网络对态势预测值进行修正。最后，通过真实的网络环境验证了所提出的方法在网络安全态势预测中的有效性。

灰色理论；网络安全态势感知、预测；BP神经网络；粒子群算法

0 引言

随着网络信息技术的日益发展，互联网正在成为社会的信息基础设施。同时，网络攻击和破坏行为日益普遍，传统的网络安全防护设备（如防火墙、IDS等）功能单一、不能全方位地对网络的安全状态做出整体的评价和估计［1］。网络安全态势感知就是在这种背景下产生的。其中网络安全态势预测作为网络安全态势感知的一个重要部分，它能够对网络系统整体运行的安全趋势进行把握，实时地感知网络所面临的威胁；为及时、准确的决策提供可靠依据，使由网络不安全带来的风险和损失降低到最低限度。

目前存在多方位、多层面的预测方法和模型，主要有：灰色 GM（1，1）模型［2］、神经网络［3］、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）［4］等。……