DRL-ED：一种基于编码器-解码器的深度强化学习方法，用于交通流量预测

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：DRL-ED: A deep reinforcement learning with encoder–decoder method for traffic flow prediction

提出融合案例推理与聚类技术的框架，通过构建可解释人工智能模型和响应本体，优化网络安全事件处置流程，提升决策支持系统的精确性和可追溯性，实验验证其有效性。

　　随着网络攻击的动态性和复杂性的不断上升，传统的网络安全应对方式正面临前所未有的挑战。在这一背景下，解释性人工智能（XAI）技术逐渐成为保障组织网络安全韧性的重要工具。XAI不仅能够帮助分析网络攻击的模式，还能为安全分析师提供透明、可理解的决策支持，从而在应对新型威胁时做出更加精准和合理的判断。本研究提出的“案例与聚类”（Cases and Clusters）框架，正是为了在网络安全事件管理中实现这一目标而设计的。该框架结合了案例推理（Case-Based Reasoning, CBR）和聚类分析技术，通过系统地整理和分析历史事件应对经验，为当前事件提供可借鉴的解决方案。这不仅提升了事件响应的效率，也增强了应对过程的可解释性，使得安全分析师能够更清晰地理解每一步决策的依据。

在网络安全事件管理中，有效的事件响应需要依赖于系统化的应对计划。这些计划通常包括对技术环境的详细记录、对潜在漏洞的识别、对网络日志的收集以及对攻击和威胁的结构化处理。人工智能技术在这一过程中发挥了重要作用，通过自动化分析攻击行为和影响，提升了事件响应的组织性和准确性。然而，尽管AI技术在网络安全领域取得了显著进展，其解决方案往往缺乏透明度和可解释性，这在涉及人类决策参与的场景中尤为关键。因此，XAI方法应运而生，旨在弥补这一缺陷，使用户能够更好地理解和管理网络安全解决方案。

案例推理是一种与XAI理念高度契合的方法，它允许分析师从过去的安全事件中检索并复用相关知识。这种推理方式模仿了网络安全专业人士在面对新问题时如何回顾和调整解决方案的过程，使事件应对更加直观和可追溯。然而，当面对过于广泛或模糊的查询时，案例推理可能会检索到高度异质化的事件案例，这些案例可能并不完全适用于当前的问题情境。这种局限性可能会导致分析师在分析和复用事件响应计划时遇到困难，因为并非所有检索到的案例都包含适用于当前问题的解决方案。

为了解决这一问题，本研究提出了“案例与聚类”框架，该框架将案例推理与聚类分析技术相结合，旨在支持结构化的事件响应复用。通过聚类技术，系统可以将检索到的事件案例按照其特征组织成有意义的群体，从而增强案例推理的决策支持功能。这种做法不仅有助于分析师识别出与当前问题相关的事件响应模式，还能在事件数据不完整或不精确的情况下提供更加可靠和有效的应对策略。此外，聚类分析还能够提升系统的可解释性，使得分析师能够更清晰地理解每一步决策的依据，从而更好地调整和优化应对措施。

在实现“案例与聚类”框架的过程中，我们设计了一种网络安全事件响应本体（Cybersecurity Incident Response Ontology），该本体用于指导事件响应行动的获取和表示。通过构建这一本体，系统能够将事件响应计划结构化，并在案例库中进行有效存储和检索。此外，我们还采用了多种聚类技术，将事件响应案例按照其特征进行分类，从而形成更直观的事件应对模式。这些聚类不仅有助于分析师快速找到与当前问题相似的案例，还能在面对新型威胁时提供可借鉴的应对方案。

为了验证“案例与聚类”框架的有效性，我们进行了多项实验，包括交叉验证和实际的事件响应测试。这些实验的目的是评估框架在提升决策支持系统精度方面的能力。通过实验，我们发现，案例与聚类的结合能够显著提高事件响应计划的复用效率，尤其是在分析师能够准确识别出与当前问题最相关的事件案例群体时。这种识别不仅有助于快速制定应对措施，还能确保应对方案的合理性和有效性，从而提高整个网络安全事件管理的水平。

在本研究中，我们还开发了“案例与聚类”网络安全事件响应系统（Cases and Clusters Cybersecurity Incident Response, CCCIR）的2.0版本。该系统基于Python 3.9平台，使用Django框架进行开发，并采用PostgreSQL 13作为数据库。为了构建网络安全事件响应本体，我们使用了Protégé 5.5软件，并将本体模型以OWL格式表示，随后通过“owlready2”包导入到CCCIR系统中。这一设计不仅确保了系统的可扩展性和灵活性，还提升了事件响应的结构化和可解释性。

CCCIR系统的主要功能包括事件响应案例的存储、检索和分析，以及聚类技术的应用。通过这一系统，安全分析师可以更加高效地处理网络安全事件，同时确保每一步决策都有据可循。系统还支持分析师对检索到的案例进行修改、整合或优化，使其更加贴合当前的事件情境。这种灵活性使得事件响应计划不仅仅是对已有解决方案的简单复制，而是能够根据实际情况进行调整和改进，从而更好地适应不断变化的网络威胁环境。

在实验部分，我们对案例与聚类方法进行了全面评估。首先，我们回顾了已有案例库的结构和内容，然后对案例表示模型进行了修改和扩展，以更全面地描述事件检测信息。此外，我们还采用了多种聚类算法，对事件响应案例进行了分类，从而形成更直观的事件应对模式。通过实验，我们发现，聚类分析能够显著提升事件响应的效率，使得分析师能够更快地找到与当前问题相似的案例，并据此制定应对措施。这一结果不仅验证了框架的有效性，还为未来的网络安全事件管理提供了新的思路和方法。

本研究的贡献在于提出了一个结构化的事件响应复用框架，该框架结合了案例推理和聚类分析技术，为网络安全事件管理提供了新的解决方案。通过这一框架，安全分析师能够在面对复杂和模糊的事件时，更有效地利用历史经验进行决策。此外，框架还支持分析师对事件响应计划进行优化和调整，使其更加贴合当前的事件情境。这种做法不仅提高了事件响应的效率，还增强了应对过程的可解释性，使得安全分析师能够更加自信地做出决策。

在实际应用中，案例与聚类框架能够帮助组织更好地应对新型网络威胁。通过将历史事件响应案例按照其特征进行分类，系统能够为分析师提供更加精准的应对建议。这种分类不仅有助于快速识别相似案例，还能在面对不确定或模糊的事件时提供更多的参考选项。此外，框架还支持分析师对事件响应计划进行动态调整，使其能够适应不断变化的威胁环境。这种灵活性使得事件响应计划不仅仅是对已有解决方案的简单复制，而是能够根据实际情况进行优化和改进，从而更好地适应未来的网络安全挑战。

总体而言，本研究提出的“案例与聚类”框架为网络安全事件管理提供了一种新的思路和方法。通过结合案例推理和聚类分析技术，系统能够更有效地组织和分析事件响应经验，从而提升决策支持的精度和效率。此外，框架还支持分析师对事件响应计划进行动态调整，使其更加贴合当前的事件情境。这种做法不仅提高了事件响应的效率，还增强了应对过程的可解释性，使得安全分析师能够更加自信地做出决策。未来的研究可以进一步探索框架在不同应用场景中的适应性，以及如何通过更先进的技术提升其性能和准确性。