[发明专利]一种网络安全态势预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种网络安全态势预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取预设网络安全态势预测模型；其中，预设网络安全态势预测模型为利用粒子群算法训练的径向基网络模型；利用预设网络安全态势预测模型，对待预测网络安全数据进行网络安全态势预测，获取待预测网络安全数据对应的预测网络问题；本发明通过基于粒子群算法优秀的全局搜索能力和稳定的寻优性能以及径向基神经网络的全局优化、最佳逼近的性质和相对快速学习的优势而建立预设网络安全态势预测模型，以更快的网络安全态势预测速度和更高的预测精度，对网络状态进行分析，提前了解即将发生的网络安全风险，从而实现网络安全的防御由被动防御转为主动防御。

技术领域

本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种网络安全态势预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着大数据时代的到来，需要存储海量的数据，大规模分布式存储集群刚好能够很好解决目前数据存储的难题，但是随之网络规模也日益庞大，因此在存储集群的日程运行中，网络也带来了不可估量的安全问题。

如果大规模存储集群在运行过程中遭受到网络黑客恶意攻击，不仅可能会造成集群运行的瘫痪，还可能出现如丢失数据、数据被盗取和数据被毁等的巨大风险，这都会给用户带来难以挽回的损失。

目前，传统的网络安全防御主要是通过防火墙、杀毒软件等技术被动防御外来的网络入侵，无法准确预测未来的走向；而网络安全态势预测能够对网络状态进行分析，预测将来发生的状况，可在网络受到危险之前制定安全防范措施。因此，如何能够利用有效和准确的网络安全态势预测模型对网络状态进行分析，提前了解即将发生的网络安全风险，从而实现网络安全的防御由被动防御转为主动防御，是现今急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种网络安全态势预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以利用有效和准确的网络安全态势预测模型对网络状态进行分析，提前了解即将发生的网络安全风险。

为解决上述技术问题，本发明提供一种网络安全态势预测方法，包括：

获取预设网络安全态势预测模型；其中，所述预设网络安全态势预测模型为利用粒子群算法训练的径向基网络模型；

利用所述预设网络安全态势预测模型，对待预测网络安全数据进行网络安全态势预测，获取所述待预测网络安全数据对应的预测网络问题。

可选的，所述获取预设网络安全态势预测模型，包括：

获取网络安全数据集；其中，所述网络安全数据集包括预设网络安全数据和所述预设网络安全数据各自对应的实际网络问题；

根据所述网络安全数据集，利用所述粒子群算法对所述径向基网络模型中的目标参数进行寻优，获取所述预设网络安全态势预测模型；其中，所述目标参数包括所述径向基网络模型的径向基函数的中心和方差以及所述径向基网络模型的隐含层与输出层的权值中的至少一项。

可选的，所述根据所述网络安全数据集，利用所述粒子群算法对所述径向基网络模型中的目标参数进行寻优，获取所述预设网络安全态势预测模型，包括：

根据预设粒子群参数，对所述目标参数各自对应的粒子群进行初始化；其中，所述预设粒子群参数包括最大迭代次数、要求预测精度、种群规模范围和搜索速度范围中的至少一项；

利用所述网络安全数据集和所述径向基网络模型，获取所述粒子群中各粒子的当前适应度；

根据各粒子的当前适应度，确定每个所述粒子的历史个体最优位置和每个所述粒子群的全局最优位置；

判断是否当前径向基网络模型的预测精度符合所述要求预测精度且当前迭代次数达到所述最大迭代次数；其中，当前径向基网络模型为采用所述全局最优位置对应的目标参数的径向基网络模型；