基于神经网络算法的网络安全空间数据资产威胁识别方法

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基于神经网络算法的网络安全空间数据资产威胁识别方法
申请号:CN202410860248
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118820949A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于神经网络算法的网络安全空间数据资产威胁识别方法,涉及网络数据安全领域。通过构建待识别网络的拓扑结构,将网络节点产生的行为或程序反馈信息作为原始网络空间数据,基于数据传输时网络中各节点的状态,获取网络拓扑结构中所有异常数据,根据传输任务中网络的自适应调节规则对异常数据进行筛选,获取对网络安全空间数据资产威胁的数据类型作为特征数据,构建威胁等级分类特征,以归一化处理后的特征数据为输入,以归一化处理后的分类特征为输出,构建多层感知机神经网络模型,对模型的参数进行调整和优化,获取用于识别网络安全空间数据资产威胁的神经网络模型结构,输出待识别网络节点处的网络资产威胁分类结果。
技术关键词
神经网络算法 识别方法 资产 神经网络模型 识别网络安全 识别网络节点 网络拓扑结构 分类特征 异常数据 多层感知机 Adam算法 网络流量数据 分类准确率 审计日志 划分方法 网络优化
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