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🔥 内容介绍
摘要：网络安全态势预测是保障网络空间安全的关键技术，其核心在于构建高效、精准的预测模型。长短期记忆神经网络（LSTM）凭借其处理时序数据的能力成为主流方法，但传统LSTM存在参数优化依赖经验、训练易陷入局部最优等问题。粒子群优化算法（PSO）通过全局搜索能力可弥补LSTM的不足，而改进型PSO（如自适应惯性权重、混合优化策略）进一步提升了优化效率。本文系统梳理了PSO-LSTM在网络安全态势预测领域的研究进展，从模型架构优化、参数动态调整、多模态数据融合等维度分析其技术路径，并指出未来需突破实时性优化、跨域数据协同等挑战。
关键词：网络安全态势预测；粒子群优化算法；长短期记忆神经网络；模型优化；混合架构
1. 引言
网络安全态势感知通过整合多源异构数据，实现对网络攻击行为的动态监测与趋势预判，是防御体系的核心环节。传统预测方法（如ARIMA、支持向量机）受限于线性假设或特征工程复杂度，难以应对高维非线性时序数据。LSTM通过门控机制捕捉长期依赖关系，成为态势预测的主流模型，但其性能高度依赖超参数（如学习率、隐藏层维度）的初始设定，且梯度下降法易陷入局部最优解。PSO作为一种群体智能优化算法，通过模拟鸟群觅食行为实现全局搜索，可有效优化LSTM的参数空间。近年来，改进型PSO（如动态惯性权重调整、混合差分进化策略）进一步提升了优化效率，与LSTM的融合成为研究热点。
2. PSO-LSTM模型架构优化研究
2.1 基础PSO-LSTM模型
早期研究将PSO直接应用于LSTM超参数优化。例如，李世暄等（2026）提出CRIT-LSTM模型，通过PSO优化LSTM层数、学习率及全连接层权重，在KDD CUP 99数据集上将态势评估准确率提升至92.3%，较传统LSTM提高8.7%。其核心创新在于：
参数编码策略：将连续型超参数（如学习率）与离散型参数（如层数）统一编码为粒子位置向量，通过sigmoid函数实现离散参数的连续化映射；
适应度函数设计：采用交叉熵损失与均方误差（MSE）的加权组合，兼顾分类与回归任务需求。
此类研究验证了PSO优化LSTM的可行性，但存在收敛速度慢、对初始粒子群敏感等问题。
2.2 改进型PSO优化策略
为提升优化效率，学者们提出多种改进方案：
动态惯性权重调整：朱江等（2019）在NAWL-ILSTM模型中引入线性递减惯性权重（LDW），使粒子在搜索初期保持全局探索能力，后期聚焦局部开发。实验表明，该策略使训练时间缩短35%，预测误差降低至1.2%；
混合优化算法：刘炳春等（2023）结合差分进化（DE）与PSO，提出PSO-GRA-BiLSTM模型。DE算法用于生成变异粒子群，PSO负责精细搜索，在UNSW-NB15数据集上将F1值提升至0.89，较单一PSO优化提高12%；
多目标优化框架：针对网络安全态势预测中准确率与实时性的矛盾，张伟等（2025）构建基于NSGA-II的多目标PSO-LSTM模型，通过Pareto前沿筛选最优参数组合，在保持91.5%准确率的同时，将单次预测耗时控制在0.3秒内。
⛳️ 运行结果
Lstm/bilstm/QPSO-bilstm/AQPSO-bilstm，每次运行有差异，可以选择多次运行，选择最优
📣 部分代码
%% 读取数据
res = xlsread('数据集.xlsx','sheet1');
addpath(genpath(pwd));
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1; % 特征维度
num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1; % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）
disp('此程序务必用2023b及其以上版本的MATLAB！否则会报错！')
%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];
%% 划分数据集
for i = 1 : num_class
mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本
mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数
mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数
P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入
T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出
P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入
T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出
end
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
