[发明专利]一种多源态势信息融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种多源态势信息融合方法，属于网络信息态势融合的领域。

背景技术

多源态势信息融合技术是网络安全态势感知的重要支撑技术之一，其融合的结果直接关系态势感知结果的准确性，尤其是在对于解决入侵检测系统中的误报率和检测效率问题上，都起着十分重要的作用。现有技术中关于网络态势信息融合主要分为以下几个方面：1)利用贝叶斯算法，将底层数据融合和高层数据融合相结合得到态势感知的融合信息，虽然这种技术可以有效降低存储空间和减少融合推理的时间，但是利用贝叶斯算法需要已知先验条件概率和联合概率，而且仅能处理单一命题，对应用环境具有一定的依赖性。2)通过构建态势信息的知识库，融合的效果依赖所构建的知识库的精度。这种技术对攻击行为和网络结构简单的情况，可以取得较好的融合效果。但是，当网络环境较为复杂时，对于攻击行为的发生和攻击的过程往往容易产生不确定性，导致很难构建一个精确的数据库，从而造成资源浪费，而且影响融合效果的准确性。3)利用D-S证据理论算法，通过解决证据冲突的问题，实现态势信息的融合。但是，现有技术中并未对并集规则和交集规则中融合数据的权重给出合适的解决方案，这会导致融合结果容易倾向并集规则的融合结果，会增大融合决策的难度，降低融合结果的准确性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出了一种多源态势信息融合方法，通过优化待融合数据的权值，解决了网络安全中态势信息融合适应性差，准确度低的问题。

本发明通过如下方案予以实现的：

一种多源态势信息融合方法，步骤如下:

步骤1，依据多源态势信息的特征，对多源态势信息进行分类，按照划分的不同类别将多源态势信息进行聚合；

步骤2，将每一类别的态势信息作为一个证据，对各个证据之间的冲突程度进行衡量，剔除冲突程度高的证据，其余的证据作为待融合证据；

步骤3，对待融合证据分配不同的权值，根据待融合证据之间的差值建立适应度函数，利用粒子群算法搜寻每个证据的最优权值；

步骤4，利用证据理论组合规则，将待融合证据依照其优化的权值进行融合。

进一步的，步骤1所述的分类中，首先是利用IP地址的空间特征进行分类，然后在此基础上，再根据态势信息的攻击类型进行分类。

进一步的，所述步骤1中，利用多源态势信息之间的属性信息的相似度实现聚合。

进一步的，所述步骤2中，证据之间的冲突程度是通过证据间的距离进行衡量，距离函数表达式如下：

dBPA(m1,m2)=12(||m→1||2+||m→2||2-2<m→1,m→2>)]]>