基于复杂样本的安全态势要素分类架构

针对网络安全态势要素获取中大规模复杂攻击样本分类困难的问题，提出一种基于条件变分自编码网络的安全态势要素分类架构。该架构分为编码网络和生成网络两部分，均采用深度神经网络作为其基础框架。编码网络用于对高维数据进行降维，提取其隐含特征;生成网络用于对降维后的样本进行重构，生成新的样本。在生成网络中引入混合密度模型优化其特征提取能力，提高重构数据的准确性。采用训练数据对该架构进行训练，训练后的编码网络作为分类器，识别样本类型;生成网络生成指定类别的样本数据，以平衡复杂样本中各类攻击样本的数量，提高分类精度。仿真结果表明，与其他对比模型相比，所提分类架构具有较好的降维效果和较高的态势要素分类精度。