一种网络安全态势预测方法、系统及设备（需要二次变更）

本发明提供了一种网络安全态势预测方法、系统及设备，涉及网络安全领域，方法包括：将网络安全数据集划分为训练集及测试集；利用所述训练集训练CoT‑Informer模型；CoT‑Informer模型包括CoTNet网络以及改进的Informer编码器；改进的Informer编码器包括跨阶段多头概率稀疏自注意力机制以及蒸馏机制；跨阶段多头概率稀疏自注意力机制为属于CNN的自我注意机制；跨阶段多头概率稀疏自注意力机制是通过融合跨阶段局部网络与多头概率稀疏自注意力模块中的多头概率稀疏自注意力机制，并加入DenseNet机制形成的；根据模型泛化性能以及训练次数，生成训练好后的CoT‑Informer模型，以确定网络安全态势预测结果；所述网络安全态势预测结果包括受到攻击状态以及未受到攻击状态。本发明能够提高网络安全态势预测精度。

《一种网络安全态势预测方法、系统及设备（需要二次变更）》是一发明专利，专利号为 2023115515207，当前法律状态为已下证，由河北师范大学提出申请，发明人为赵冬梅;张子涵;曾水光;王方伟;王长广;李青茹，申请日期为2023-11-21，公开（公告）日期为2024-06-04，国际专利分类号（IPC）为 H04L 9/40 (2022.01)，所属技术领域包括：人工智能网络安全、人工智能网络信息安全、人工智能网络数据安全、人工智能网络攻击防御、网络入侵检测、人工智能网络安全态势预测方法系统。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种网络安全态势预测方法、系统及设备，涉及网络安全领域，方法包括：将网络安全数据集划分为训练集及测试集；利用所述训练集训练CoT‑Informer模型；CoT‑Informer模型包括CoTNet网络以及改进的Informer编码器；改进的Informer编码器包括跨阶段多头概率稀疏自注意力机制以及蒸馏机制；跨阶段多头概率稀疏自注意力机制为属于CNN的自我注意机制；跨阶段多头概率稀疏自注意力机制是通过融合跨阶段局部网络与多头概率稀疏自注意力模块中的多头概率稀疏自注意力机制，并加入DenseNet机制形成的；根据模型泛化性能以及训练次数，生成训练好后的CoT‑Informer模型，以确定网络安全态势预测结果；所述网络安全态势预测结果包括受到攻击状态以及未受到攻击状态。本发明能够提高网络安全态势预测精度。

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