清华大学学报(自然科学版)

作者：高新成, 陈哲伟

单位：1. 东北石油大学 现代教育技术中心, 大庆 163318,2. 东北石油大学 计算机与信息技术学院, 大庆 163318

关键词：网络安全态势评估,并行特征提取,多尺度时间卷积网络,长期依赖关系

基金：国家自然科学基金青年科学基金项目(61702093),中国高校产学研创新基金项目(2021ITA02011)

针对现有网络安全态势评估模型存在特征提取粒度不足与长序列依赖捕捉能力薄弱的问题，该文提出一种融合并行特征提取网络(PFEN)与多尺度时间卷积网络(MsTCN)的评估模型。首先，从3个方面改进PFEN，以一维卷积替代二维卷积，优化分支结构，融合多种组件，有效增强特征提取能力，更为精准地提取流量异常行为模式和关键特征；其次，针对现有MsTCN存在膨胀率、核大小固定的局限，引入多核分支结构与层级化膨胀率对其进行改进，结合动态参数匹配策略以及Chomp1D层，有效解决多分支协同维度对齐问题，实现多尺度特征的动态覆盖和对复杂时序特征的全面捕捉；最后，将擅长局部特征提取的PFEN和适用于处理长期依赖关系的MsTCN有机融合，弥补单一模型的不足。通过NSL-KDD和CIC-IDS2017数据集的实验分析，模型在精确率、召回率和F1值上均优于对比模型，其中F1值在NSL-KDD和CIC-IDS2017数据集上分别达到87.39%和99.87%，验证了该方法的有效性和准确性。

来源：2025年第11期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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