本文選題：態(tài)勢評估 + 網(wǎng)絡(luò)安全　； 參考：《計算機應(yīng)用》2017年07期

【摘要】：針對現(xiàn)有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法效率低等問題,提出基于布谷鳥搜索(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)勢評估方法。首先,根據(jù)態(tài)勢輸入指標數(shù)和輸出態(tài)勢值確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)的輸入輸出節(jié)點數(shù),根據(jù)經(jīng)驗公式和試湊法計算出隱含層節(jié)點數(shù);然后,隨機初始化各層的連接權(quán)值和閾值,使用浮點數(shù)編碼方式將權(quán)值與閾值編碼成布谷鳥;最后,使用CS算法對權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,得到用于態(tài)勢評估的CSBPNN模型并對其進行訓練,將網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢數(shù)據(jù)輸入到CSBPNN模型中,獲取網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢值。實驗結(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)勢評估方法的迭代代數(shù)分別減少943和47且預(yù)測精度提高8.06個百分點和3.89個百分點,所提方法具有較快的收斂速度和較高的預(yù)測精度。
[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】： 中國民航大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家科技重大專項(2012ZX03002002) 國家自然科學基金資助項目(60776807,61179045) 天津市科技計劃重點項目(09JCZDJC16800) 中國民航科技基金資助項目(MHRD201009,MHRD201205)~~
【分類號】：TP18;TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：1787654