基于知识图谱的网络安全态势感知与威胁预测模型

随着物联网、云计算、大数据等新兴技术的快速迭代与深度融合，无线传感器网络（WSN）作为数据采集与传输的核心载体，已广泛应用于国防军事、环境监测、智能医疗、智慧城市等多个关键领域，成为支撑现代信息系统正常运行的重要基础设施。然而，无线传感器网络节点通常部署于复杂且恶劣的环境中，受硬件体积、成本及部署场景的限制，节点能源供应严重受限，传统依赖电池供电的方式难以满足网络长期稳定运行的需求，能源短缺已成为制约无线传感器网络发展与应用的核心瓶颈。能量采集技术的出现为解决这一难题提供了有效途径，其能够从周围环境中获取可再生能量（如太阳能、风能、热能等），为传感器节点持续供电，有效延长网络生命周期。拓扑控制算法作为无线传感器网络能量优化的核心技术，通过合理调整节点的传输功率、邻居关系及网络结构，可实现网络能量消耗的均衡分配，进一步提升能量利用效率，保障网络连通性与覆盖率。当前，网络安全形势日益严峻，无线传感器网络因其部署分散、节点资源有限、通信链路脆弱等特点，更容易遭受各类网络攻击，如窃听、篡改、伪造、拒绝服务攻击等，严重威胁网络数据的机密性、完整性和可用性。传统的网络安全态势感知与威胁预测方法，多依赖于单一数据源的分析，缺乏对网络实体、攻击行为、脆弱性等多维度信息的关联融合，难以全面、准确地感知网络安全态势，且预测精度低、实时性差，无法满足复杂环境下无线传感器网络的安全防护需求。知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，能够将网络中的多源异构数据（如节点信息、攻击特征、漏洞信息、威胁情报等）进行整合与关联，构建语义化的知识网络，实现对网络安全相关知识的系统化管理与深度挖掘。基于此，本文结合能量采集技术与拓扑控制算法，构建了一种基于知识图谱的网络安全态势感知与威胁预测模型。首先，针对无线传感器网络的能源限制问题，设计了一种基于能量采集的动态拓扑控制算法，通过建立合理的能量采集模型、网络拓扑模型和能量消耗模型，实现节点传输功率的动态调整、基于能量预测的拓扑优化及节点角色的智能分配，平衡网络能量消耗与能量采集，延长网络寿命。其次，构建网络安全知识图谱，整合网络实体、攻击行为、漏洞信息、威胁情报等多源数据，通过知识抽取、知识融合、知识推理等技术，挖掘网络实体间的潜在关联，实现对网络安全态势的全面感知。最后，基于知识图谱的语义关联与深度推理能力，设计威胁预测模型，结合历史攻击数据与实时态势信息，实现对潜在网络威胁的精准预测与预警。本文通过仿真实验对所提算法与模型进行了全面验证，结果表明，所设计的基于能量采集的拓扑控制算法能够有效均衡网络能量消耗，显著延长网络寿命，提升能量利用效率，同时保障网络的连通性与覆盖率；所构建的基于知识图谱的网络安全态势感知与威胁预测模型，能够全面、准确地感知网络安全态势，提升威胁预测的精度与实时性，为无线传感器网络的安全防护提供了可靠的技术支撑。本文的研究成果不仅解决了无线传感器网络能源限制与安全防护的关键问题，也为复杂网络环境下的安全态势感知与威胁预测提供了新的思路与方法，具有重要的理论意义与实际应用价值。