基于RSAR的随机森林网络安全态势要素提取

摘要：

网络安全态势要素提取是开展网络安全态势感知的前提性基础工作,同时也是直接影响网络安全态势感知系统性能的关键性工作之一.文章针对在复杂异构的网络环境下网络安全态势要素难以提取的问题,提出了一种基于粗糙集属性约简(Rough Set Attribute Reduction,RSAR)的随机森林网络安全态势要素提取方法.在该提取方法中,首先通过粗糙集理论确定数据集中每个属性的重要性,对重要程度低的属性进行约简,删除冗余属性;然后,使用随机森林分类器对约简后的数据集进行分类训练.为验证提出方法的有效性,文章使用入侵检测数据集对提出方法进行实验测试,实验结果表明,通过与传统提取方法相比,该方法有效地提高了态势要素提取的准确性,实现了高效提取网络安全态势要素.

关键词：态势感知、态势要素提取、随机森林、粗糙集

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2017YFC0803700;公安部科技强警基础工作专项2017GABJC38

在线出版日期：2019-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：75-81