【摘要】：網(wǎng)絡組織和生長方式多變,現(xiàn)代網(wǎng)絡呈拓撲結構復雜化、網(wǎng)絡設備異構、信息交互頻繁等特征,增加網(wǎng)絡態(tài)勢分析與決策難度,需加強對網(wǎng)絡態(tài)勢感知分析的研究,通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡比較進行深度學習網(wǎng)絡態(tài)勢研究,結果表明,深度學習較BP神經(jīng)網(wǎng)絡在網(wǎng)絡態(tài)勢感知方面有較大優(yōu)越性。
[Abstract]:The network organization and growing mode are changeable, the modern network is complicated by topological structure, the network equipment is heterogeneous, the information exchange is frequent and so on, which increases the difficulty of network situation analysis and decision making, so it is necessary to strengthen the research on network situation perception analysis. Compared with BP neural network, the results show that deep learning is superior to BP neural network in network situational awareness.
【作者單位】： 東北農(nóng)業(yè)大學網(wǎng)絡信息中心;哈爾濱工程大學計算機科學與技術學院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費資助項目(HEUCFZ1010,HEUCF100604)
【分類號】：TP393.0

【參考文獻】

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【共引文獻】

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9 呂超麒;網(wǎng)絡安全日志審計系統(tǒng)中實時審計技術的研究與實現(xiàn)[D];浙江工商大學;2010年

10 尤馬彥;網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估技術的研究與實現(xiàn)[D];廣東工業(yè)大學;2012年

【二級參考文獻】

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10 崔欣辰;曲寧;陳青華;;隱馬爾可夫模型在Web信息抽取中的幾點改進[A];全國第4屆信號和智能信息處理與應用學術會議論文集[C];2010年

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