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摘要
网络安全态势感知作为一种主动抵御网络攻击的方式，可实现对网络环境的实时监测，且能够及时处理相应出现的异常行为。其中，首要步骤就是要素提取，其准确率与后续数据分析的正确率紧密相关。针对以往网络安全态势要素提取分类正确率及召回率较低的情况，提出基于贝叶斯卷积网络的态势要素提取方法，并采用非负矩阵分解算法，通过多特征降维进行态势要素筛选，建立超球体分类器，以获取相关态势要素信息。实验结果表明，文中提出的方法具有良好的分类正确率和召回率，误警率同样得到有效降低。
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单位长沙民政职业技术学院
