摘要
本发明适用于工业控制网络技术领域,提供了工业控制网络安全态势可视化级别评估方法,包括以下步骤:网络威胁建模与安全态势评估:从工业控制网络中收集数据,构建贝叶斯攻击图,整合网络中可能的攻击路径,并量化每条路径的成功可能性及其潜在影响,以评估和分析网络的安全状况,输出可视化结果;深度神经网络模型构建及入侵检测:对NSL‑KDD数据集进行规范化和特征编码;结合卡方检验、自编码器和主成分分析特征提取算法,构建特征提取模型,识别并提取对分类任务最为关键的特征;深度神经网络模型训练;分类与测试。本发明有效解决了保护核心数据不被篡改、破坏及泄露的难题,实现了工业控制网络中数据的可视化监测与防护。
技术关键词
工业控制网络安全
深度神经网络模型
评分系统
漏洞
工业控制网络技术
编码器
特征提取算法
特征提取模型
数据
成分分析
协方差矩阵
Adam算法
解码器
评估主机
定义
异常流量