螢火蟲群算法優化高斯過程的網絡安全態勢預測

李紀真，孟相如，溫祥西，康巧燕

（1.空軍工程大學信息與導航學院，陜西西安710077；2.空軍工程大學空管領航學院，陜西西安710051）

螢火蟲群算法優化高斯過程的網絡安全態勢預測

李紀真1，孟相如1，溫祥西2，康巧燕1

（1.空軍工程大學信息與導航學院，陜西西安710077；2.空軍工程大學空管領航學院，陜西西安710051）

針對共軛梯度法獲取高斯過程超參數存在迭代次數難以確定及預測不精準等問題，提出一種螢火蟲群算法優化高斯過程的預測方法，并將其應用于網絡安全態勢預測研究。采用螢火蟲群優化算法對高斯過程超參數進行智能尋優，建立基于高斯過程回歸的網絡安全態勢預測模型。實驗結果表明新方法的平均相對預測誤差較共軛梯度法、粒子群優化算法和人工蜂群優化算法分別降低了近29.46%、10.37%和4.22%，且新方法收斂較快。另外，分析對比了3種單一類型和2種復合類型的協方差函數對高斯過程預測的影響，實驗結果表明采用神經網絡與有理二次的復合協方差函數（neural network and rational quadratic composite covariance function，NN-RQ）的平均相對預測誤差較其他4類協方差函數降低了1.65%～7.51%。

態勢預測；高斯過程；螢火蟲群；粒子群；人工蜂群

0 引 言

網絡安全態勢感知（network security situation aware-ness，NSSA）是第三代網絡安全技術代表之一，主要研究網絡安全態勢要素提取、態勢理解和態勢預測等3個方面的內容，是實現網絡安全監測和預警的新技術，對于提高網絡主動防御和應急響應能力具有重要作用［1－3］。態勢預測是NSSA的重要環節，能夠加強網絡管理者對網絡發展趨勢的認知與理解，進而為安全分析和網絡規劃提供決策支持［4］?！?br>