无线通信网络安全态势识别方法分析

张小锋

（深圳市电信工程有限公司，广东 深圳 518000）

0 引 言

在面对日益复杂和智能化的网络攻击时，传统的安全防护手段和策略已经不再适用。为更好地保护无线通信网络安全，及时发现和应对潜在的安全威胁至关重要。安全态势识别作为网络安全管理的重要环节，有助于及时、准确、全面地识别网络安全威胁，为网络管理者提供决策支持和响应措施。目前，无线通信网络安全态势识别的研究已经取得了一定的成果，涉及统计分析、机器学习以及深度学习等多个领域[1]。然而，不同方法在适用性、性能和效率等方面存在差异。文章进行综合分析和评估，以便为网络安全研究者和从业人员提供借鉴。

1 无线通信网络安全态势识别概述

1.1 安全态势识别定义

安全态势识别是指通过监测、分析和解释网络环境中的各种安全事件、行为以及异常活动，提取出关键信息，形成对潜在威胁的全面理解。安全态势识别涉及实时监控和分析网络数据流量、系统日志、网络设备状态等内容，以便及时发现、识别和响应各种安全事件和攻击。通过安全态势识别，可以识别网络中的异常行为、攻击迹象以及恶意活动，并及时提供预警和反应措施，保障网络的安全性和可靠性。安全态势识别的目标是实现对网络环境的全面感知和理解，以及对威胁的准确判断和有效响应。通过分析和解释网络数据的特征、模式以及趋势，可以帮助网络安全研究者和从业人员识别已知和未知威胁，及时发现潜在的攻击行为，并提供决策支持和应急响应指导。

1.2 安全态势识别的重要性

随着网络规模的扩大和网络攻击的日益复杂，仅仅依靠传统的安全防护手段已经无法满足对网络安全的需求。通过分析网络数据流量、行为模式以及异常活动，能够实时监测网络状态并及时识别潜在的安全威胁，从而帮助网络管理员快速采取应对措施，减少网络安全漏洞和网络攻击造成的影响[2]。安全态势识别还能提供对网络整体安全状况的全面了解，有助于发现隐蔽的攻击行为，快速恢复网络功能，改进网络防护策略，提高网络的安全性和可靠性。因此，研究和应用无线通信网络安全态势识别方法对保障网络安全具有重要意义。

1.3 无线通信网络安全态势识别面临的挑战

无线通信网络的复杂性和动态性使得安全态势识别更加困难。无线网络的拓扑结构、通信协议以及用户行为具有随机性，导致网络中的安全事件和威胁具有多样性和时变性。无线网络产生的数据量庞大，包括来自不同传感器、设备以及应用的数据。基于安全态势识别能够有效处理和分析这些数据，提取关键特征并识别潜在威胁。此外，无线通信网络具有开放性和共享性，因此网络中存在各种攻击手段和恶意行为，如拒绝服务攻击、入侵行为以及恶意软件等。这些威胁的隐蔽性和多样性使得安全态势识别更加具有挑战性，需要有效识别和分析各种攻击模式和异常行为。

2 无线通信网络安全态势识别方法分类与分析

2.1 基于统计分析的方法

2.1.1 统计模型构建

可以基于历史数据和网络特征构建统计模型，以捕获和识别异常行为或潜在的安全威胁。在构建统计模型时，通常采用各种统计技术和方法，如概率分布模型、时间序列分析、相关性分析等。通过统计分析网络流量、事件日志、用户行为等数据，可以获得有关网络行为模式和异常行为的信息。这些统计模型可以基于单一特征或多个特征进行构建，以便更好地描述网络的安全状态[3]。统计模型构建的关键挑战之一是如何选择适当的统计方法和模型，从而处理不同类型的数据和安全问题，并满足数据的特性、分布假设以及模型的适应性和可解释性。此外，对于大规模网络数据，需要考虑模型的可扩展性和计算效率，以确保实时性和高效性。

2.1.2 特征提取和选择

特征提取是从原始数据中提取具有代表性和区分度的特征，用于描述网络通信行为和异常模式。选择适当的特征可以减少数据维度和冗余信息，提高分类和检测的准确性。然而，由于无线通信网络的复杂性和动态性，特征提取和选择面临一些挑战。首先，如何选择合适的特征表示方式是一个关键问题，需要考虑数据的结构、属性和相关性。其次，特征的选择应该具有一定的普适性和泛化能力，能够适应不同网络环境和威胁类型的变化。最后，特征的提取和选择应该充分考虑计算效率和实时性的要求，以便能够在实际网络环境中快速处理和分析大规模数据。

2.1.3 异常检测和预测算法

在无线通信网络安全态势识别中，异常检测和预测算法起着关键作用。几种常见的异常检测和预测算法的比较如表1 所示。从表1 可以看出，不同的异常检测和预测算法各有优缺点。统计模型和子空间方法在处理简单场景与多维数据时具有优势，而离群点检测方法适用于局部异常检测。基于机器学习的方法可以适应复杂数据和非线性关系，但需要大量标记样本进行训练。基于深度学习的方法能够自动学习数据的高级表示，对复杂数据具有较强的建模能力，但训练过程复杂且需要大量数据和计算资源。

2.2 基于机器学习的方法

2.2.1 数据集准备和预处理

首先，需要收集真实世界中的网络数据，包括网络流量数据和日志记录等。其次，清洗和预处理数据，以去除噪声、异常值以及重复数据，确保数据的准确性和可靠性[4]。在数据预处理过程中，需要进行特征提取和选择，涉及将原始数据转换为可供算法处理的特征表示形式。常用的特征提取方法包括统计特征、频谱特征、时频特征等。其中，特征选择是从提取得到的特征集中选择最具代表性和相关性的特征，以降低维度和提高模型性能。最后，划分数据集。通常需要将数据集划分为训练集、验证集以及测试集，用于模型的训练、调优以及评估。合理的数据集划分能够确保模型的泛化能力和可靠性。

2.2.2 模型评估和改进

机器学习方法常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率以及F1值等。通过比较这些指标，可以评估模型的性能和效果。模型的泛化能力和可扩展性也是需要考虑的因素，一般可以采用交叉验证、数据集扩充和正则化等技术改进。泛化能力指模型对未见样本的适应能力，而可扩展性涉及模型在大规模数据集上的训练和推断效率。此外，在无线通信网络中，实时性对于及时发现和应对安全威胁至关重要，需要优化算法和模型结构，以提高识别速度，并通过硬件加速和分布式计算等技术降低计算的复杂度。

2.3 基于深度学习的方法

2.3.1 深度学习模型选择与构建

在无线通信网络安全态势识别中，需要考虑网络的结构和类型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）以及变换器等，同时需要根据问题的特点和数据的特征选择合适的模型架构。例如，对于序列数据，可以选择使用RNN 或变换器模型进行时间序列建模。此外，需要注意，深度学习模型的层数和宽度对模型的表达能力和计算复杂度都会产生影响，因此需要权衡模型的复杂度和性能。还可以考虑使用预训练的模型作为初始模型，以加快模型训练速度并提升性能。

2.3.2 数据集准备和预处理

一方面，需要收集和获取具有代表性的无线通信网络数据，如网络流量数据和传感器数据等。另一方面，需要对数据集采取预处理措施，包括数据清洗、去除异常值和噪声、数据标准化或归一化等操作，以确保数据的质量和一致性。在数据集准备过程中，需要考虑以下因素。一是数据的收集范围和时段，以确保数据的全面性和代表性。二是数据的标注和分类，以便对数据集采取监督学习或半监督学习等措施。三是数据集的划分，即将数据集分为训练集、验证集以及测试集，以便进行模型的训练、验证以及评估[5]。数据预处理阶段包括数据清洗、特征提取和转换等步骤。数据清洗主要针对数据中的缺失值、异常值以及噪声，可以使用插值方法、平滑滤波或异常检测算法处理这些问题。特征提取是将原始数据转化为有意义的特征表示的过程，可以使用统计特征、频谱分析、小波变换等方法提取与安全态势相关的特征。此外，可以对数据采取降维处理措施，以减少数据维度和计算复杂度。

2.3.3 模型训练与优化

在模型训练与优化阶段，针对基于深度学习的无线通信网络安全态势识别方法，选择并构建合适的深度学习模型。首先，数据集准备和预处理包括对输入数据进行预处理、标准化以及划分训练集、验证集和测试集。其次，模型训练阶段采用大规模的训练数据集进行迭代训练，使用优化算法（随机梯度下降等）将损失函数最小化。在每个训练迭代中，通过反向传播算法计算梯度并更新模型参数。最后，模型优化需要考虑超参数调整、正则化技术（L1、L2正则化等）以及优化算法的选择，以提高模型的泛化能力和防止过拟合。通过迭代训练和参数调优，模型可以逐步学习和提取输入数据中的关键特征，从而更好地识别无线通信网络中的安全态势。

3 结 论

无线通信网络安全态势识别是保障网络安全的关键环节，基于统计分析、机器学习以及深度学习的方法在安全态势识别中都具有潜力和应用前景，但存在数据质量较低和特征提取困难的问题，同时需进一步改进模型的泛化能力和实时性。后续将关注数据驱动的方法与技术、融合多模态数据、基于区块链的安全态势识别以及可信计算与安全性保障等方向，为无线通信网络安全态势识别提供更加高效、准确以及可靠的解决方案，进一步提升网络安全防护能力。