总结：

网络安全攻击预警/态势预测算法众多，主要包括：

基于统计学的算法：协方差矩阵、马尔可夫模型等；

基于机器学习的算法：贝叶斯网络、聚类算法、支持向量机SVM、遗传算法、层次分析法AHP、决策树等；

基于神经网络的算法：各种经典神经网络及其改进网络，如GAN、LSTM、CNN、BP、BiLSTM等。

在数据准备、预测模型建立过程中，时常将传统的机器学习算法和神经网络算法相结合以达到更准确的检测。

此外，随着人工智能技术的发展，安全行业大模型SecLLM（security Large Language Model）应运而生，可应用于代码漏洞挖掘、安全智能问答、多源情报整合、勒索情报挖掘、安全评估、安全事件研判等场景，具体请查看网络安全行业大模型调研总结-CSDN博客。

参考文献：

1、基于异常检测的网络安全攻击预警

链接：

基于异常检测的网络安全攻击预警 - 百度文库

介绍：异常检测技术是指通过对系统、软件、网络等进行分析，找出其中存在的异常行为或异常事件，从而发现潜在的安全威胁。

算法：基于规则、统计学、机器学习、异常值的异常检测技术

流程：数据采集和预处理--特征提取（数据包大小/协议类型/源IP地址等）--机器学习建模（SVM/朴素贝叶斯/神经网络算法）--异常检测和预警

2、网络安全态势感知综述（2022）

链接：网络安全态势感知综述-龚俭 , 臧小东 , 苏琪 , 胡晓艳 , 徐杰.pdf - 墨天轮文档

算法：层次分析法（AHP）、博弈论、SVM、遗传算法、神经网络（GAN、LSTM、CNN、BP等），迁移学习、多种算法融合

3、网络安全态势评估与预测关键技术研究（2023）

链接：

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

算法：模糊矩阵博弈、SVM、RBP神经网络、AHP、DS证据理论、隐马尔可夫模型、贝叶斯、LSTM等

4、基于自适应阈值的DDoS攻击态势预警模型（2020）

链接：基于自适应阈值的DDoS攻击态势预警模型

算法：基于长短时记忆（LSTM）网络算法

流程：提取IP数据包统计特征--基于LSTM预测模型建模--动态计算预警阈值和预警区间--基于预警阈值和预警区间设定态势预警级别。

5、基于改进LSTM方法的安全态势感知模型研究（2021）

链接：

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

算法：改进的LSTM算法

6、基于机器学习的网络安全态势感知（2020）

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

算法：聚类算法，马尔可夫链模型

7、一种深度学习的网络安全态势评估方法（2021）

链接：一种深度学习的网络安全态势评估方法

算法：深度学习-深度自编码器

8、多模态特征融合的网络安全态势评估（2020）

链接：多模态特征融合的网络安全态势评估

算法：径向基神经网络

9、基于DSCNN-BiLSTM的入侵检测方法（2021）

链接：文献助手-短链接

算法：主成分分析法（PCA）、深度可分离神经网络（DSCNNC）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）

10、基于人工智能的网络安全预测模型构建

链接：

基于人工智能的网络安全预测模型构建 - 百度文库

算法：机器学习（决策树、支持向量机、神经网络、聚类算法等，分别用于网络入侵检测、漏洞检测、异常检测、恶意代码检测等），深度学习、强化学习

11、DDoS攻击流量检测方法（csdn）

DDoS攻击流量检测方法_最大流算法检测ddos攻击-CSDN博客

12、网络流量异常检测综述（csdn）

网络流量异常检测综述_异常流量检测-CSDN博客

13、安全行业大模型解读｜SecLLM在外部攻击面管理中的应用之道

安全行业大模型解读｜SecLLM在外部攻击面管理中的应用之道

14、安全大模型调研

安全大模型调研 - 知乎