【摘要】：針對目前的攻擊路徑預(yù)測方法不能準(zhǔn)確反映攻擊力對后續(xù)路徑的影響,提出了混合多層結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)的攻擊路徑預(yù)測算法.首先,對攻擊路徑樣本時間序列進(jìn)行組合排序,重新組合產(chǎn)生攻擊路徑樣本,采用極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行分類訓(xùn)練,然后采用人工魚群捕魚算法進(jìn)行學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化,提高對網(wǎng)絡(luò)攻擊路徑樣本的全局搜素和局部尋優(yōu)能力,避免陷入局部最優(yōu)解.最后得到的仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行運動員攻擊路徑預(yù)測的收斂性較好,迭代次數(shù)較低,預(yù)測精度得到提升.
[Abstract]:As the current attack path prediction methods can not accurately reflect the impact of attack force on the subsequent path, a hybrid multi-layer structured network attack path prediction algorithm is proposed. Firstly, the time series of attack path samples are combined and sorted, and the attack path samples are recombined to generate the attack path samples. The training is done by the extreme learning machine, and then the artificial fish fishing algorithm is used to optimize the learning machine. The ability of global search and local optimization for network attack path samples is improved to avoid falling into local optimal solution. Finally, the simulation results show that the proposed method has better convergence, lower iteration times and higher prediction accuracy.
【作者單位】： 鄭州成功財經(jīng)學(xué)院信息工程系;中國科學(xué)院軟件研究所;
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2404124