基于深度神经网络的网络安全态势感知方法

本申请涉及一种基于深度神经网络的网络安全态势感知方法。所述方法包括：获取网络安全数据集并进行预处理，得到初始数据集；构建态势要素提取模型，将初始数据集输入态势要素提取模型，得到网络安全攻击要素；基于网络安全攻击要素进行特征提取，并进行特征级数据融合，得到融合特征向量；构建网络安全态势评估模型，将融合特征向量输入网络安全态势评估模型，得到态势评估结果；基于网络安全攻击要素和态势评估结果构成多维时序数据集，基于多维时序数据集训练基于样本卷积与交互模块的深度神经网络安全态势预测模型；将当前态势数据输入训练好的深度神经网络安全态势预测模型，输出网络态势预测结果。提高了网络安全态势感知评估和预测准确性。