李 岩

集宁师范学院

摘要(Abstract)：

在当今网络空间，网络攻击的威胁日益严重，提高网络安全态势感知的准确性和时效性至关重要。本文首先探讨了网络安全态势感知的背景和重要性，然后研究了基于机器学习的网络安全态势感知的关键技术。通过运用监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型的机器学习算法，处理和分析收集到的网络安全数据，这些算法能更深入地理解和学习网络行为模式，从而有效地发现并预警潜在的、未知的安全威胁。实验结果显示，与传统的基于规则或基于签名的网络安全态势感知技术相比，基于机器学习的方法在预警准确性和响应速度方面表现出较好的效果，尤其在处理大规模、复杂、动态变化的网络环境中，有效性明显。此外，本文也对遇到的主要挑战与问题，比如数据标注问题、实时性与准确性之间的平衡等进行了深入探讨，对未来进一步改进和优化提出了一些理论和实际的建议。本研究对提高网络安全态势感知的效率和精度、减小网络安全风险具有重要的实践价值和理论指导意义。

关键词(KeyWords)：

机器学习；网络安全态势感知；安全威胁预警；数据标注问题；网络环境动态变化

参考文献(References)：

［1］谷洪彬，郑黎明，魏孔鹏.基于机器学习的网络安全态势感知关键技术研究与应用［J］.电脑与信息技术，2022，30 （01）：40-42+49.

［2］刘鹏.网络安全态势感知关键技术的探讨［J］.信息周刊，2019（6）：0180.