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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211117994.6 (22)申请日 2022.09.14 (71)申请人 中国电子科技 集团公司第十五研究 所 地址 100083 北京市海淀区北四环中路21 1 号 申请人 北京邮电大 学 (72)发明人 任传伦 俞赛赛 何明枢 刘晓影 张先国 贾佳 乌吉斯古愣 程洋 谭震 刘文瀚 孟祥頔 (74)专利代理 机构 北京丰浩知识产权代理事务 所(普通合伙) 11781 专利代理师 李奉瑾 (51)Int.Cl. G06F 21/55(2013.01)G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) H04L 9/40(2022.01) (54)发明名称 一种网络空间推演与安全评估方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种网络空间推演与安全评 估方法及装置, 该方法通过将网络流处理为网络 流图像, 把传统网络流分类重新表述为图像分 类; 通过将具有注意力机制的卷积神经网络应用 于此图像分类, 增强了模型决策的视觉解释性; 通过采用多任务分支网络模型同时预测网络流 的二分类输出和多分类输出, 利用学习到的特 征, 二分类可检测良性流或攻击流, 多分类可预 测具体的网络流入侵类别, 提高了多分类任务的 性能, 解决分类不平衡、 准确性较差问题。 可见, 通过结合注 意力机制和多任务学习策略, 在提升 网络入侵检测性能的同时, 实现了神经网络分类 的透明性和解释性。 权利要求书2页 说明书15页 附图3页 CN 115455408 A 2022.12.09 CN 115455408 A 1.一种网络空间推演与安全评估方法, 其特 征在于, 包括: 对预设的网络流进行处 理, 得到网络流图像; 所述预设的网络流包括 正常流和攻击流; 按照预设的比例, 将所述网络流图像划分为训练集和 测试集; 利用所述训练集, 对预设的多任务分支网络模型进行训练, 得到最优多任务分支网络 模型; 利用所述 最优多任务分支网络模型, 对所述网络流图像进行处 理, 得到视觉解释图; 对所述视 觉解释图包 含的信息进行处 理, 得到网络流 安全评估结果。 2.根据权利要求1所述的网络空间推演与安全评估方法, 其特征在于, 所述对预设的网 络流进行处 理, 得到网络流图像, 包括: 对预设的网络流进行 预处理, 得到一维特 征向量; 将所述一维特征向量映射到在笛卡尔平面占据的空间位置, 得到空间位置信息; 对所述空间位置信 息进行分配处理, 将所述一维特征向量的每个特征分配到m ×m的二 维网格中相应的像素帧上, 得到网络流图像; 所述m取值范围满足m ×m不小于所述 一维特征向量特 征数。 3.根据权利要求1所述的网络空间推演与安全评估方法, 其特征在于, 所述预设的多任 务分支网络模型基于一维卷积搭建, 包括: 一维卷积层, 用于提取输入图像的有效特 征; dropout层, 用于防止过拟合; 二分类分支用于检测良性 流或攻击流, 包括Flat ten层、 全连接层; 多分类分支用于识别具体类别的网络流, 包括像素注意层、 平均层、 Fl atten层、 全连接 层; 所述像素注意层包括1 ×1卷积层和sigmo id激活层。 4.根据权利要求3所述的网络空间推演与安全评估方法, 其特征在于, 所述利用训练 集, 对预设的多任务分支网络模型进行训练, 得到最优多任务分支网络模型, 包括: 利用所述训练集, 对所述预设的多任务分支网络模型超参数进行优化训练, 得到第二 多任务分支网络模型; 从所述训练集中, 按预设的抽样比例随机选取样本作为验证集; 所述预设的抽样比例 不小于20%; 利用所述验证集, 采用反向传播来训练所述第二多任务分支网络模型, 并使用Adam更 新规则执行基于梯度的优化, 最大迭代数设置为 150, 并在所述验证网络流图像上达到预设 损失阈值时提前停止, 保留最佳分类模型, 得到最优多任务分支网络模型。 5.根据权利要求1所述的网络空间推演与安全评估方法, 其特征在于, 执行利用所述训 练集, 对预设的多任务分支网络模型进 行训练, 得到最优多任务分支网络模型后, 所述方法 还包括: 将测试集输入所述 最优多任务分支网络模型进行测试, 得到入侵类别测试信息; 将所述入侵类别测试信 息与网络流实际类别信 息进行对比统计, 得到模型分类性能结 果。 6.根据权利要求3所述的网络空间推演与安全评估方法, 其特征在于, 所述利用所述最 优多任务分支网络模型, 对所述网络流图像进行处 理, 得到视觉解释图, 包括: 将网络流图像输入一维卷积层, 进行 卷积处理, 得到图像有效特 征信息;权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115455408 A 2所述图像有效特 征信息经 过dropout层处 理, 得到多通道特 征图; 将所述多通道特 征图输入二分类分支的Flat ten层处理, 得到展平特 征信息; 将所述展平特征信息输入二分类分支 的全连接层处理, 得到二元分类结果; 所述二分 类分支的全连接层使用sigmoid激活函数, 神经元个数为2; 所述二元分类结果将 网络流分 为正常网络流与入侵网络流; 将所述多通道特 征图输入多分类分支的像素注意层处 理, 得到多通道 注意力图; 将所述多通道注意力图输入多分类分支的平均层进行处理, 所述多分类平均层对不同 特征图中的相应 像素进行平均并生成一个单通道 矩阵, 得到单通道 注意力信息; 将所述单通道注意力信息经多分类分支的Flatten层处理后, 输入至多分类分支的全 连接层, 得到视觉解释图; 所述多分类分支的全连接层使用softmax激活函数, 神经元个数 为网络流类别总数量; 所述视觉解释 图显示了各种网络流特征吸引神经模型注意力的程 度。 7.根据权利要求2所述的网络空间推演与安全评估方法, 其特征在于, 所述对预设的网 络流进行 预处理, 得到一维特 征向量, 包括: 采用编码技 术, 将所述预设的网络流映射 为数值特 征; 对所述数值特 征进行归一 化处理, 得到一维特 征向量。 8.根据权利要求1所述的网络空间推演与安全评估方法, 其特征在于, 所述对所述视觉 解释图包 含的信息进行处 理, 得到网络流 安全评估结果, 包括: 提取所述视觉解释图中包 含的信息, 得到入侵类别 信息和网络流特 征信息; 对所述入侵类别信 息和网络流特征信 息的相关度进行关联处理, 得到网络流安全评估 结果。 9.一种网络空间推演与安全评估 装置, 其特 征在于, 所述装置包括: 第一处理模块, 用于对预设的网络流进行处理, 得到网络流图像; 所述预设的网络流包 括正常流和攻击流; 图像划分模块, 用于将所述网络流图像划分为训练集和 测试集; 模型训练模块, 用于利用所述训练集, 对预设的多任务分支网络模型进行训练, 得到最 优多任务分支网络模型; 视觉解释图生成模块, 用于利用所述最优多任务分支网络模型, 对所述网络流图像进 行处理, 得到视觉解释图; 第二处理模块, 用于对所述视觉解释图包含的信息进行处理, 得到网络流安全评估结 果。 10.一种网络空间推演与安全评估 装置, 其特 征在于, 所述装置包括: 存储有可执行程序代码的存 储器; 与所述存 储器耦合的处 理器; 所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码, 执行如权利要求1 ‑8任一 项所述的网络空间推演与安全评估方法。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115455408 A 3
专利 一种网络空间推演与安全评估方法及装置
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