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申请/专利权人：桂林电子科技大学;广西昊华科技股份有限公司
摘要：本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种基于PMU‑Attention的网络安全态势预测方法，通过网络安全态势评估方法计算得到一系列时刻的网络安全态势值，并将这些数据集划分为训练集和测试集，将划分出来的训练集数据输入到的PMU‑Attention模型中训练，在训练过程中，监控PMU‑Attention模型是否满足训练周期，当PMU‑Attention模型成功训练并达到收敛后，将训练完成的模型应用于预测阶段，将测试集中的网络安全态势数据输入模型，从而得到态势预测结果。通过利用PMU网络结构对态势数据集中的长短期依赖关系进行有效管理，随后引入多头注意力机制以增强模型对态势数据关键特征的捕获能力，能够适应并精准管理网络安全态势数据中潜在的短期和长期依赖相互作用，有效提升态势预测的准确性。
主权项：1.一种基于PMU-Attention的网络安全态势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：计算当前时刻的网络安全态势值，并将态势值分为训练集和测试集；将所述训练集数据输入到PMU-Attention模型中进行训练；在训练过程中，监控所述PMU-Attention模型是否满足训练周期；当所述PMU-Attention模型成功训练并达到收敛后，将训练完成的所述PMU-Attention模型应用于预测阶段，将所述测试集数据输入所述PMU-Attention模型，得到态势预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 广西昊华科技股份有限公司 基于PMU-Attention的网络安全态势预测方法
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