摘要
本发明提供了一种蜜罐的网络安全态势预测方法及系统,涉及电力系统中网络安全技术领域,具体技术方案为:S1采集并预处理蜜罐网络安全数据得到态势数据;S2构建初始集成模型和初始加权模型,基于态势数据训练初始集成模型获得集成模型和预测值;K等分所述预测值,基于K折交叉验证对初始加权模型进行交叉训练,平衡过拟合和预测的误差后得到加权模型;基于多目标狼群算法优化集成模型和加权模型;S3基于优化后的集成模型和优化后的加权模型搭建预测模型;基于预测模型输入蜜罐运行数据得到网络安全态势感知值。预测模型融合多个具有不同核函数的核岭回归模型,兼顾不同核函数的优势,提高模型的灵活性和泛化能力,保证网络安全态势感知的准确性。
技术关键词
网络安全态势预测方法
网络安全数据
蜜罐
网络安全态势感知
狼群算法
优化集成模型
网络安全态势预测系统
多项式核函数
高斯核函数
电力系统
信息交互机制
超参数
最小化误差
网络安全技术
数据采集单元
标签
安全设备
系统为您推荐了相关专利信息
通信方法
特征工程
网络架构
智能算法
深度学习模型
数据采集优化方法
网络流量数据
特征值
实时数据采集
指纹特征
攻击路径预测方法
高维特征向量
网络安全数据
路径预测系统
风险