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申请/专利权人：广西电网有限责任公司
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。
主权项：1.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，其特征在于，包括：S1：构建待识别网络的拓扑结构，将网络拓扑结构中包括硬件层、系统层、网络层、支撑层、应用层的所有节点产生的行为或程序反馈信息作为原始网络空间数据；S2：对获取的原始网络空间数据进行数据清洗和数据转换处理，将非数值型数据转换为数值型数据；S3：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；S4：构建威胁等级分类特征，对分类特征进行编码，将分类数据转换为数值型，采用数据归一化将分类特征处理至[0,1]区间范围内；S5：构建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的多层感知机神经网络模型，使用交叉熵作为损失函数，引入dropout防止过拟合，采用Adam算法进行网络优化，通过交叉验证对模型进行测试至模型的分类准确率达到期望值时，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；S6：通过构建的神经网络模型输出待识别网络节点处的网络资产威胁分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司 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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