摘要
随着网络攻击手段的演进与威胁态势的复杂化,传统安全防护体系在应对新型复合攻击时面临严峻挑战。研究通过构建多维度攻击模型,整合网络流量特征、系统脆弱性图谱及攻击行为模式等多源数据,创新性地提出基于攻击链全生命周期分析的态势感知框架。该框架采用动态贝叶斯网络与时间序列分析相结合的混合建模方法,实现了对潜在攻击路径的实时推演和风险量化评估。在防御策略设计方面,研究突破传统静态防御机制的限制,开发出基于深度强化学习的自适应防御决策系统,通过构建攻防博弈模型实现防御资源配置的动态优化。实验验证表明,该方法可有效缩短攻击检测响应时间,在应对高级持续性威胁攻击时展现出更优的防御效能。研究成果为构建智能化网络安全防护体系提供了理论支撑和技术路径,对提升关键信息基础设施的安全防护能力具有重要参考价值。
出处
《中国宽带》
2025年第1期58-60,共3页
China BroadBand
