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大规模网络安全风险事件的频繁发生给网络安全研究者们敲响了警钟,工业界及学术界理解和防御网络威胁的方式也随着风险事件种类和数量的增多而不断发生改变,现已逐渐从反应型检测转变到主动型预测上来.其中基于历史网络安全风险事件数据特征来预测网络中潜在安全风险的主动型预测手段,被认为在改善网络弹性的方面具有很大的潜力.近年来,研究机构已经开始提出了数据驱动的网络安全风险事件预测方法与技术,用以挖掘网络安全事件与多维度网络特征间的关联性,并利用机器学习、深度学习等算法预测潜在的网络安全风险事件.重点介绍了网络安全风险事