网络安全态势感知系统的告警降噪与威胁预测模型

一、引言

在数字化时代，网络已深度融入社会经济生活的各个层面。从企业的日常运营到关键信息基础设施的运行，都高度依赖网络的稳定与安全。但与此同时，网络攻击手段不断翻新，网络安全形势愈发严峻。网络安全态势感知系统作为应对网络威胁的关键工具，能够实时监测网络状态，收集并分析各类安全数据，为安全决策提供依据。

二、网络安全态势感知系统概述

1.系统架构与工作原理

网络安全态势感知系统通常涵盖数据采集、数据处理、态势分析和可视化展示等主要模块。在数据采集层，通过部署于网络关键节点的传感器，如网络流量监测设备、入侵检测系统（IDS）、防火墙日志记录器等，广泛收集各类网络数据，包括网络流量信息、设备运行状态、用户操作日志以及安全设备告警信息等。

2.告警机制与威胁预测现状

当前网络安全态势感知系统的告警机制主要基于预设规则或简单的异常检测算法。当系统监测到的数据满足特定的告警规则，如网络流量超过设定阈值、检测到已知攻击特征的数据包等，便触发告警。但这种方式存在明显缺陷，一方面，由于网络环境的动态变化和复杂性，预设规则难以涵盖所有情况，容易导致误报。例如，企业在进行大规模数据备份或软件升级时，网络流量可能瞬间大幅增加，触发流量异常告警，但这并非真正的安全威胁。另一方面，对于新型、未知攻击，基于已知规则的告警机制往往无法及时察觉。

三、新型告警降噪策略提出

2.1 多源数据融合与关联分析：引入更多类型的网络数据进行融合分析，除了传统的网络流量和安全设备告警数据，还纳入系统日志、用户行为数据、漏洞扫描数据等。通过建立数据关联模型，挖掘不同数据源之间的潜在联系。例如，当入侵检测系统触发针对某一 IP 地址的攻击告警时，同时查看该 IP 对应的系统日志中是否有异常登录或操作记录，以及漏洞扫描数据中该 IP 所关联设备是否存在未修复的高危漏洞。如果多个数据源都指向该 IP 存在异常，那么此告警为真实威胁的可信度大大提高；反之，若其他数据源无相关异常，则可判断该告警可能为误报。

2.2 基于深度学习的动态降噪模型：构建基于深度学习的降噪模型，如采用循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（ Δ[STM] 。这些模型能够有效处理时间序列数据，捕捉告警数据在时间维度上的动态变化特征。将一段时间内的告警数据按时间顺序输入模型，模型通过学习历史告警模式及其变化趋势，对当前新产生的告警进行评估。例如，LSTM 模型可以记住过去一段时间内网络中某种类型告警的出现频率和变化规律，当新的同类告警出现时，根据学习到的模式判断其是否符合正常变化趋势。如果出现异常波动，如短时间内该类型告警数量远超正常范围，模型将其判定为可能的真实告警；若与历史模式相符，则可能为正常业务产生的噪声告警。该模型能够随着网络环境的变化实时更新学习，适应动态的网络安全态势，相比传统机器学习模型具有更好的动态降噪效果。

2.3 自适应阈值调整机制：摒弃传统固定阈值的告警触发方式，建立自适应阈值调整机制。根据网络流量、用户行为等多种因素的实时变化，动态调整告警阈值。例如，利用滑动窗口算法统计近期网络流量的均值和标准差，将当前流量与统计结果进行比较，结合业务的时间特性（如工作日、周末，白天、夜间等不同时段的流量差异），自动调整流量异常告警的阈值。当网络处于业务高峰期，适当提高流量阈值；在业务低谷期，降低阈值。对于用户行为相关告警，通过分析用户日常操作行为模式，如文件访问频率、登录时间间隔等，动态调整异常行为检测的阈值。

四、威胁预测模型构建

4.1 威胁预测模型相关技术基础

1. 机器学习算法在威胁预测中的应用：机器学习算法为威胁预测提供了强大的工具。监督学习算法如逻辑回归、决策树、随机森林等可用于根据已有的安全事件数据（包括攻击类型、发生时间、攻击源等特征）预测未来类似攻击发生的概率和可能性。例如，利用历史 DDoS 攻击数据训练决策树模型，模型学习到不同特征（如攻击流量特征、发起攻击的 IP 地址特征等）与 DDoS 攻击之间的关系，从而对新的数据进行预测，判断是否可能发生 DDoS 攻击。无监督学习算法如聚类、异常检测等则可用于发现网络数据中的异常模式，潜在地识别出新型威胁。例如，通过聚类算法将网络流量数据分组，若出现与其他组差异较大的异常流量组，可能预示着新的攻击行为或异常网络活动。

2. 时间序列分析技术：网络安全威胁数据具有明显的时间序列特征，时间序列分析技术在威胁预测中发挥重要作用。自回归移动平均模型（ARMA）及其扩展模型自回归积分滑动平均模型（ARIMA）可以对时间序列数据进行建模，分析历史数据中的趋势、季节性和周期性变化，预测未来时间点的威胁值。例如，通过对过去一段时间内网络入侵事件数量的时间序列分析，ARIMA 模型可以捕捉到入侵事件发生频率的变化趋势，预测未来几个时段内可能发生的入侵事件数量。此外，基于深度学习的时间序列预测模型，如长短期记忆网络（LSTM）在处理具有长期依赖关系的时间序列数据方面表现出色，能够更好地预测网络安全威胁在时间维度上的动态变化。

4.2 高效威胁预测模型设计

1. 融合多特征的深度学习预测模型架构：设计一种融合多种特征的深度学习预测模型，以全面捕捉网络安全威胁的复杂特征。模型输入层融合网络流量特征（如流量大小、流量增长速率、不同协议流量占比等）、用户行为特征（如登录次数、操作权限变更频率、访问敏感资源的行为模式等）、漏洞特征（漏洞严重程度、漏洞发现时间、受影响的软件或系统类型等）以及安全事件历史特征（过去一段时间内各类安全事件的发生频率、持续时间、关联关系等）。在模型主体部分，采用多层卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的结构。CNN 用于提取输入特征中的局部空间特征，例如从网络流量数据中提取特定的流量模式特征；LSTM 则负责处理时间序列信息，捕捉特征在时间维度上的长期依赖关系，如安全事件的演变趋势。

2. 基于强化学习的动态威胁预测策略：引入强化学习机制，使模型能够在不断变化的网络环境中自适应地调整威胁预测策略。强化学习模型将网络安全态势感知系统视为一个智能体，智能体通过与网络环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的威胁预测策略。例如，当模型准确预测到一次网络攻击时，给予较高的奖励；若预测错误或未能及时预测到威胁，则给予惩罚。智能体在不断的交互过程中，逐渐优化自己的预测行为，以最大化长期累积奖励。通过这种方式，模型能够根据网络环境的实时变化动态调整预测策略，提高对新型和未知威胁的预测能力，增强网络安全防护的主动性和适应性。

结语

本文提出的多源融合降噪策略与深度学习预测模型，通过实验验证能有效降低误报、提升预测精度。未来需进一步优化模型泛化能力，结合知识图谱增强可解释性，探索轻量化部署方案适配边缘场景。唯有持续创新技术，才能让态势感知系统真正成为网络安全的“瞭望塔”，为构建主动防御体系提供坚实支撑，护航数字生态安全稳定发展。

参考文献

[1]高桐,宋刚,白洋.基于 DeepSeek 的运营商网络安全态势感知告警降噪方法研究与应用[J].中国宽带,2025,21(07):46-48.

[2]施南廷.基于 AI 告警降噪技术在政企网络安全防护中的实践应用[J].广播电视网络,2023,30(11):77-79.