Industrial security situation prediction model based on LSTM-DNN

态势预测对于感知工控系统中的安全风险有着重要的作用。传统的态势预测模型往往会忽略工控系统中态势要素的时序性，难以准确对系统的安全态势进行预测。因此本文提出一种基于LSTM-DNN的工业网络安全态势预测模型，以提高传统态势预测模型的精确度。首先从海量数据中选取出与系统态势强相关的态势要素；接下来利用LSTM对提取的态势要素进行预测，得到未来的态势要素链；最后将提取出的态势要素链送入DNN模型中，预测系统未来的安全态势。实验表明，相较于传统的网络安全态势预测模型，该模型框架能够有效地预测未来的态势值；相比于其它算法，所提出的算法具有较高的预测精度。