预测网络威胁及相关缓解技术

地缘政治的不稳定性加剧了灾难性网络攻击打击防御薄弱环节的风险。尽管如此，网络攻击趋势预测主要依赖于人类专业知识，而这容易受到主观性和潜在偏见的影响。针对这一问题，我们近期提出了一项利用机器学习进行长期网络攻击预测的创新研究。在此基础之上，我们的研究进一步深化，通过预测网络攻击趋势与相关缓解技术趋势之间的差距。所提出的方法应用了保护动机理论（Protection Motivation Theory）的关键构念，同时引入了该理论的前瞻性版本。我们的预测分析旨在为网络安全技术的投资决策提供战略见解，同时也为国防机构的战略决策奠定了坚实的基础。为实现这一目标，我们扩充了数据集，该数据集现已涵盖追溯至2011年的42种不同网络攻击类型及其各类相关特征的记录，以及关于98种相关技术趋势的数据。数据集特征精心整理自多种来源，包括新闻文章、博客、政府通告，以及来自Elsevier、Twitter和Python API等平台的数据。基于这一全面的数据集，我们构建了一个图模型，以阐明网络威胁与相关缓解技术发展之间错综复杂的相互作用。为了对该图进行预测，我们对近期提出的一种图神经网络模型引入了新颖的贝叶斯适配，有效捕捉并预测了这些趋势。我们在此背景下进一步证实了所提出特征的有效性。此外，我们的研究拓宽了视野，生成了未来三年的数据投影，涵盖了对演化图的预测，包括对网络攻击趋势与相关技术趋势之间差距的预测。作为我们预测工作的直接成果，我们提出了“缓解技术周期”（alleviation technologies cycle）的概念，描绘了98种技术生命周期中的关键阶段。这些研究结果可作为基础资源，为网络安全相关技术领域的未来投资和战略防御决策提供宝贵的指导。