简介:针对网络态势感知中的预测精度问题,提出了基于广义径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测方法。该方法利用K-means聚类算法确定RBF的数据中心和扩展函数,并采用最小均方算法调整权值,得出态势值前后之间的非线性映射关系,并进行态势预测。仿真试验表明,该方法能较准确获得态势预测结果,提高网络安全的主动安全防护。
简介:针对民用航空全域高精度实时监视问题,提出了新一代综合航空监视概念,构建了其系统技术框架。该框架能够实时监测全球任一个民航航班,使其成为天地一体网络中用户节点。概述了该体制构成及其关键技术,包括广域星地一体化综合监视网络设计和星基高灵敏度广播式自动相关监视(ADS-B)监视信息接收技术。最后,通过仿真试验验证了广域综合监视网络拓扑及高灵敏度星基ADS-B接收性能。基于该体制的广域航空监视应用可全面支持全球航班追踪系统建设和运行,将显著提高国际民航安全监视技术水平。
简介:摘要:随着互联网技术的发展和应用,网络安全威胁识别与防御已成为当前亟需解决的问题。本研究采用大数据技术,对网络安全威胁进行识别与防御研究。基于大数据分析框架,对海量网络数据进行分析和处理,采用机器学习方法对网络流量中的异常行为进行准确识别,并构建了实时威胁识别与防御模型。研究结果表明,与传统网络安全防御策略相比,这种方法在识别网络异常行为和应对网络攻击上更具有效性和实时性,大大提升了网络安全防护的能力。此外,本研究进一步对比了不同机器学习算法在网络安全威胁识别中的性能和效率,为选择更为高效的网络安全防御策略提供了有益参考。本研究有助于促进网络安全威胁识别技术的发展,提高网络安全防护的预警水平和应对能力,充分发挥大数据在网络安全领域中的优势。