融合深度学习框架的通信安全态势感知技术

针对当前通信网络安全态势感知技术方案存在的实时性差、准确率低、鲁棒性不足等问题,文中基于改进卷积神经网络与长短时记忆网络(CNN⁃LSTM)融合架构,设计了一种安全态势感知与预测方法。该方法首先建立了多维度信道参数实时采集体系来获取信噪比、误码率、响应延迟以及丢包率等关键指标,采用自适应特征提取机制进行预处理,以改进CNN提取空间特征并结合LSTM捕获时序依赖。同时,引入了注意力机制来优化特征权重分配,提出基于深度强化学习的动态阈值调整策略,有效提升了异常检测自适应能力,并通过分层级联的安全策略影响框架实现了从底层参数监测到顶层态势评估的全链路覆盖。在公开数据集和实际通信网络环境中进行的测试结果表明,所提方法的安全态势识别准确率达97.8%、误报率降至0.83%、响应延迟缩短至23.5 ms,综合性能相比于当前的主流方法有明显提升,且具有良好的鲁棒性,可实现对通信网络安全态势的高效、精准感知与快速响应。

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本文档关键词:感知,态势,深度,融合,框架