申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117768164A

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/0985;G06N3/006;H04L41/147;H04L41/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明属于网络安全技术领域，提供了基于SSA和IQPSO优化TCAN‑BiGRU的网络安全态势预测方法，包括以下步骤：使用奇异谱分析SSA将网络安全态势数据序列分解并重构为一系列子序列；构建TCAN‑BiGRU模型；使用改进的量子粒子群优化算法IQPSO优化网络模型的超参数；本发明通过将奇异谱分析引入网络安全态势预测任务中，通过对在真实环境下获取的网络安全态势值嵌入、分解、分组、重构，得到一系列子序列，然后对每个子序列分别建立TCAN‑BiGRU网络的预测模型，最后将子序列的预测结果进行叠加，得到最终的网络安全态势预测值。同时对量子粒子群优化算法进行改进，引入混沌映射与交叉算子，保证了种群的多样性，并自适应交叉概率，提升了算法的收敛精度与收敛速度。

主权项：1.基于SSA和IQPSO优化TCAN-BiGRU的网络安全态势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用奇异谱分析SSA将网络安全态势数据序列分解并重构为一系列子序列；S2、构建TCAN-BiGRU模型；S3、使用改进的量子粒子群优化算法IQPSO优化网络模型的超参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军空军工程大学 基于SSA和IQPSO优化TCAN-BiGRU的网络安全态势预测方法

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