基于延迟隐含置信规则库的网络安全态势预测

The network security situation prediction is the important component of network active defense system and situation awareness. The network managers can make early warning and take the corresponding measures according to the future network security situation. This project takes the lead in the study of the hidden belief rule base model based on time-delay problem for network security situation prediction. The extended time-delay hidden belief rule base prediction model can better describe the relationship between historical information and future behavior, which improve the prediction accuracy of the model. In addition, a joint optimization algorithm for the structure and parameters optimization is proposed in the project. The optimization algorithm can obtain the optimal parameters including time-delay step and optimal structure of the proposed model, which can predict the security situation of complex network system accurately and quickly. The proposed method in the project creates a new direction in the field of network security situation awareness, and the research provides a new idea and solution for the security protection and accident early warning of the complex network system.

网络安全态势的预测技术是网络主动防御体系和态势感知中的重要组成部分，只有准确预测出短期内的网络安全形势，才能提前作出预警并采取相应的措施。本项目率先开展考虑延迟问题的隐含置信规则库预测模型的研究，并将其应用于复杂网络系统的安全态势预测。扩展后的延迟隐含置信规则库预测模型能够更充分地描述历史信息与未来行为的关系，提高了模型的预测精度。另外，本项目进一步提出延迟隐含置信规则库预测模型的结构与参数联合优化算法，得出包括延迟步数在内的最优模型参数及结构，从而在保障预测精度的同时，尽可能地降低模型复杂度，实现对复杂网络系统安全态势的准确且快速的预测。本项目所提方法开创了网络安全态势感知领域的新方向，研究成果为复杂网络系统的安全防护及事故预警提供了新的思路与解决方案。

本项目以网络安全态势预测为背景，针对知识描述的完备性和综合利用半定量信息等问题，率先开展了考虑延迟问题的隐含置信规则库预测模型研究，并将其应用于复杂网络系统的安全态势预测。由于扩展后的前提属性能够更充分地描述历史信息与未来行为的关系，因此提高了模型的预测精度，但同时也增加了模型的复杂度。鉴于此，本项目又提出了延迟隐含置信规则库预测模型的结构与参数联合优化算法，得到了包括延迟步数在内的最优模型参数及结构，从而在保障预测精度的同时，尽可能地降低模型复杂度，实现了对复杂网络系统安全态势的准确且快速地预测。在前述理论研究的基础上，项目组经过进一步研究发现，当THBRB的延迟步数增多时，置信规则库的规模将呈指数倍增长，大量规则参数都难以由专家进行合理设置。为此，提出了一种大规模延迟置信规则库初始参数生成方法。. 本项目在执行期间，共攥写和项目内容相关的学术论文17篇，其中已发表10篇论文，包括4篇SCI一区期刊，3篇SCI二区期刊，2篇SCI四区期刊，1篇EI会议论文，还有7篇论文尚处于审稿阶段。出版学术专著1部；申请发明专利2项，申请实用新型专利5项；获得各类奖励10项；培养硕士生4名，博士生2名，博士后1名，指导研究生及博士生参加“互联网+大学生创新创业大赛”获得省级金奖1项，国家银奖1项；成功举办国际学术会议1次。相关成果已在工业互联网安全、民用互联网安全、高铁通信网络安全以及军校、公安互联网安全领域中得到测试或应用。2020年6月中国科学技术信息研究所主办的中国科技成果杂志刊文报道了《基于延迟隐含置信规则库的网络安全态势预测》项目的研究成果。. 本项目所提出的延迟隐含置信规则库预测模型及其相关推理和优化方法在理论上扩展了置信规则库建模方法的应用范畴，在实际工程中为提高互联网、工业网及物联网等复杂系统可靠性及安全性，避免相关隐患和事故的发生提供了有效工具。