现代计算机2022,Vol.28Issue(6) :11-17.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.06.002

基于贝叶斯优化的CatBoost的网络安全态势评估方法

Network Security Situation Assessment Method Based on Bayesian Optimization CatBoost

祝卫军 黎琳
现代计算机2022,Vol.28Issue(6) :11-17.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.06.002

基于贝叶斯优化的CatBoost的网络安全态势评估方法

Network Security Situation Assessment Method Based on Bayesian Optimization CatBoost

祝卫军 1黎琳1
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作者信息

  • 1. 北京交通大学计算机与信息技术学院,北京 100044
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摘要

网络安全法的颁布和信息安全等级保护2.0标准的实施对网络安全领域提出了更高的要求,这就促使现有的防护理念需要向主动防御、动态防御进行转变,使用网络安全态势感知技术对信息系统进行防护.贝叶斯优化考虑上文寻优信息,不断更新先验,具有迭代次数少、速度快的优点,CatBoost模型具有防止过拟合和自动特征值处理等优点.因此针对CatBoost模型使用贝叶斯优化的方法进行参数优化,将优化后的模型应用于网络威胁的态势评估当中.在KDD99和CICIDS2017数据集上进行实验验证,通过与常用分类算法进行对比,各项评估指标均优于其他算法,验证基于贝叶斯优化的CatBoost模型在安全态势评估当中的可行性.

关键词

网络安全态势评估/贝叶斯优化/CatBoost模型

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出版年

2022
现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子:0.292
ISSN:1007-1423
被引量4
参考文献量1
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