總結：

網絡安全攻擊預警/態勢預測算法眾多，主要包括：

基于統計學的算法：協方差矩陣、馬爾可夫模型等；

基于機器學習的算法：貝葉斯網絡、聚類算法、支持向量機SVM、遺傳算法、層次分析法AHP、決策樹等；

基于神經網絡的算法：各種經典神經網絡及其改進網絡，如GAN、LSTM、CNN、BP、BiLSTM等。

在數據準備、預測模型建立過程中，時常將傳統的機器學習算法和神經網絡算法相結合以達到更準確的檢測。

此外，隨著人工智能技術的發展，安全行業大模型SecLLM（security Large Language?Model）應運而生，可應用于代碼漏洞挖掘、安全智能問答、多源情報整合、勒索情報挖掘、安全評估、安全事件研判等場景，具體請查看網絡安全行業大模型調研總結-CSDN博客。

參考文獻：

1、基于異常檢測的網絡安全攻擊預警

鏈接：

基于異常檢測的網絡安全攻擊預警 - 百度文庫

介紹：異常檢測技術是指通過對系統、軟件、網絡等進行分析，找出其中存在的異常行為或異常事件，從而發現潛在的安全威脅。

算法：基于規則、統計學、機器學習、異常值的異常檢測技術

流程：數據采集和預處理--特征提取（數據包大小/協議類型/源IP地址等）--機器學習建模（SVM/樸素貝葉斯/神經網絡算法）--異常檢測和預警

2、網絡安全態勢感知綜述（2022）

鏈接：網絡安全態勢感知綜述-龔儉 , 臧小東 , 蘇琪 , 胡曉艷 , 徐杰.pdf - 墨天輪文檔

算法：層次分析法（AHP）、博弈論、SVM、遺傳算法、神經網絡（GAN、LSTM、CNN、BP等），遷移學習、多種算法融合

3、網絡安全態勢評估與預測關鍵技術研究（2023）

鏈接：

https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=AnuRcxOpZiHuklPjsRYKZWezXPf8adDMb_WVv4wM1JeWD8X2IU-rNV6Uc066lykW5XXkL8-3N14yPYYsnm7hvkYtlI-7Gle5HNUwu8Qm_PSpXz_XVp8s51bOA-RQPloE40VOIL0XcOmwcmKK6oI2Xw==&uniplatform=NZKPT&language=CHS

算法：模糊矩陣博弈、SVM、RBP神經網絡、AHP、DS證據理論、隱馬爾可夫模型、貝葉斯、LSTM等

4、基于自適應閾值的DDoS攻擊態勢預警模型（2020）

鏈接：基于自適應閾值的DDoS攻擊態勢預警模型

算法：基于長短時記憶（LSTM）網絡算法

流程：提取IP數據包統計特征--基于LSTM預測模型建模--動態計算預警閾值和預警區間--基于預警閾值和預警區間設定態勢預警級別。

5、基于改進LSTM方法的安全態勢感知模型研究（2021）

鏈接：

https://www.researchgate.net/publication/351872909_Research_on_Security_Situation_Awareness_Model_Based_on_Improved_LSTM_Method

算法：改進的LSTM算法

6、基于機器學習的網絡安全態勢感知（2020）

鏈接：https://pdf.hanspub.org/CSA20201200000_25359476.pdf

算法：聚類算法，馬爾可夫鏈模型

7、一種深度學習的網絡安全態勢評估方法（2021）

鏈接：一種深度學習的網絡安全態勢評估方法

算法：深度學習-深度自編碼器

8、多模態特征融合的網絡安全態勢評估（2020）

鏈接：多模態特征融合的網絡安全態勢評估

算法：徑向基神經網絡

9、基于DSCNN-BiLSTM的入侵檢測方法（2021）

鏈接：文獻助手-短鏈接

算法：主成分分析法（PCA）、深度可分離神經網絡（DSCNNC）、雙向長短期記憶網絡（BiLSTM）

10、基于人工智能的網絡安全預測模型構建

鏈接：

基于人工智能的網絡安全預測模型構建 - 百度文庫

算法：機器學習（決策樹、支持向量機、神經網絡、聚類算法等，分別用于網絡入侵檢測、漏洞檢測、異常檢測、惡意代碼檢測等），深度學習、強化學習

11、DDoS攻擊流量檢測方法（csdn）

DDoS攻擊流量檢測方法_最大流算法檢測ddos攻擊-CSDN博客

12、網絡流量異常檢測綜述（csdn）

網絡流量異常檢測綜述_異常流量檢測-CSDN博客

13、安全行業大模型解讀｜SecLLM在外部攻擊面管理中的應用之道

安全行業大模型解讀｜SecLLM在外部攻擊面管理中的應用之道

14、安全大模型調研

安全大模型調研 - 知乎