本文選題：態(tài)勢(shì)評(píng)估 + 網(wǎng)絡(luò)安全�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年07期

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法效率低等問(wèn)題,提出基于布谷鳥(niǎo)搜索(CS)優(yōu)化反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CSBPNN)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法。首先,根據(jù)態(tài)勢(shì)輸入指標(biāo)數(shù)和輸出態(tài)勢(shì)值確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)的輸入輸出節(jié)點(diǎn)數(shù),根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式和試湊法計(jì)算出隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù);然后,隨機(jī)初始化各層的連接權(quán)值和閾值,使用浮點(diǎn)數(shù)編碼方式將權(quán)值與閾值編碼成布谷鳥(niǎo);最后,使用CS算法對(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,得到用于態(tài)勢(shì)評(píng)估的CSBPNN模型并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練,將網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)輸入到CSBPNN模型中,獲取網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢(shì)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與BPNN和遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比,基于CSBPNN的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法的迭代代數(shù)分別減少943和47且預(yù)測(cè)精度提高8.06個(gè)百分點(diǎn)和3.89個(gè)百分點(diǎn),所提方法具有較快的收斂速度和較高的預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:Aiming at the low efficiency of the existing network security situation assessment methods based on neural network, a network security situation assessment method based on Cuckoo search (CSS) optimization and back propagation (BP) neural network (CSBPNN) is proposed. Firstly, the number of input and output nodes of BP neural network (BPNNN) is determined according to the number of input indicators and output situation values of BP neural network, and the number of hidden layer nodes is calculated according to empirical formula and trial and error method. Then, the connection weights and thresholds of each layer are initialized randomly. The weight and threshold are coded into cuckoo by floating point coding. Finally, the weight and threshold are optimized by CS algorithm, and the CSBPNN model for situation assessment is obtained and trained. The network security situation data is input into the CSBPNN model to obtain the network security situation value. The experimental results show that compared with the BP neural network method optimized by BPNN and genetic algorithm, the iterative algebra of the network security situation assessment method based on CSBPNN is reduced by 943 and 47 percent, respectively, and the prediction accuracy is increased by 8.06 percentage points and 3.89 percentage points, respectively. The proposed method has faster convergence rate and higher prediction accuracy.
【作者單位】： 中國(guó)民航大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)(2012ZX03002002) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60776807,61179045) 天津市科技計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(09JCZDJC16800) 中國(guó)民航科技基金資助項(xiàng)目(MHRD201009,MHRD201205)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1787654