【摘要】：大數(shù)據(jù)時代下,社會安全事件呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)多樣化、數(shù)據(jù)量快速遞增等特點,社會安全事件的事態(tài)與特性分析決策面臨巨大的挑戰(zhàn)。高效、準確識別社會安全事件中的攻擊行為的類型,并為社會安全事件處置決策提供幫助,已經(jīng)成為國家與網(wǎng)絡空間安全領(lǐng)域的關(guān)鍵性問題。針對社會安全事件攻擊行為分類,提出一種基于Spark平臺的分布式神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法(DNNC)。DNNC算法通過提取攻擊行為類型的相關(guān)屬性作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入數(shù)據(jù),建立了各屬性與攻擊類型之間的函數(shù)關(guān)系并生成分布式神經(jīng)網(wǎng)絡分類模型。實驗結(jié)果表明,所提出DNNC算法在全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫所提供的數(shù)據(jù)集上,雖然在部分攻擊類型上準確率有所下降,但平均準確率比決策樹算法提升15.90個百分點,比集成決策樹算法提升8.60個百分點。
[Abstract]:In the era of big data, social security events show the characteristics of diversification of data and rapid increase of data quantity. The situation and characteristics of social security events are facing great challenges in analysis and decision-making. It has become a key issue in the field of national and cyberspace security to identify the types of attacks in social security incidents efficiently and accurately, and to provide assistance for the decision-making of social security incidents. Aiming at the attack behavior classification of social security events, a distributed neural network classification algorithm (DNNC) based on Spark platform is proposed. The DNNC algorithm extracts the related attributes of the attack behavior type as the input data of the neural network. The functional relationship between each attribute and attack type is established and a distributed neural network classification model is generated. The experimental results show that, although the accuracy of the proposed DNNC algorithm in the data set provided by the Global Terrorism Database has decreased in part of the attack types, the average accuracy is 15.90 percentage points higher than that of the decision Tree algorithm. It is 8.60 percentage points higher than the integrated decision tree algorithm.
【作者單位】： 北京信息科技大學計算機學院;網(wǎng)絡文化與數(shù)字傳播北京市重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61370065,61502040) 國家科技支撐計劃項目(2015BAK12B00)~~
【分類號】：D035;TP183

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;突發(fā)社會安全事件的預防[J];黨建研究;2009年05期

2 ;突發(fā)社會安全事件的修復[J];黨建研究;2009年07期

3 ;突發(fā)社會安全事件的處理[J];黨建研究;2009年06期

4 劉振磊;;論地方突發(fā)社會安全事件治理的問題與對策[J];佳木斯教育學院學報;2012年10期

5 周定平;;社會安全事件特征的比較分析[J];北京人民警察學院學報;2008年02期

6 ;突發(fā)社會安全事件的修復[J];黨建研究;2010年10期

7 翁列恩;李嬌娜;;應對重大社會安全事件政府績效評估的理論基礎(chǔ)和模型設(shè)計[J];中國行政管理;2013年04期

8 姚兵;;社會安全事件預防研究[J];理論月刊;2013年11期

9 李照雨;;當前中國社會安全事件行政問責的特征分析[J];哈爾濱師范大學社會科學學報;2013年05期

10 方春龍;;社會安全事件演進與應急管理研究綜述[J];太原大學學報;2014年02期

相關(guān)會議論文 前1條

1 董瑋瑋;呂喬森;;非常規(guī)突發(fā)性社會安全事件背景下的城市規(guī)劃應對策略——以新疆為例[A];城鄉(xiāng)治理與規(guī)劃改革——2014中國城市規(guī)劃年會論文集（01城市安全與防災規(guī)劃）[C];2014年

相關(guān)重要報紙文章 前8條

1 天津社會科學院法學研究所 叢梅　王焱;構(gòu)建好政府應對突發(fā)安全事件能力評估體系[N];中國社會科學報;2013年

2 通訊員 石政伊 本報記者 鹿鵬;我市舉辦應急管理工作報告會[N];淄博日報;2013年

3 記者 王榮斌;信息透明提升公信力[N];揚州日報;2011年

4 趙志偉;以人為本 未雨綢繆[N];洛陽日報;2008年

5 吳芳;《公眾應急手冊》印發(fā)2200萬份[N];湖南日報;2007年

6 王龍;我市成立應急管理專家組專家?guī)靃N];湛江日報;2008年

7 滑翔;突發(fā)事件應急能力納入績效考核[N];深圳特區(qū)報;2007年

8 徐莉;饒陽縣民政局繃緊“安全弦” 定準“和諧調(diào)”[N];衡水日報;2010年

相關(guān)碩士學位論文 前8條

1 莫金輝;完善社會安全事件應急機制之思考[D];湖南師范大學;2009年

2 陳怡;突發(fā)社會安全事件應急云管理模式應用優(yōu)化研究[D];電子科技大學;2016年

3 朱啟莉;我國政務微博在突發(fā)社會安全事件應對中的作用研究[D];東北師范大學;2016年

4 徐鵬;突發(fā)社會安全事件處置的組織與指揮[D];西南政法大學;2011年

5 楊國琴;社會安全事件下微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為影響因素研究[D];浙江工業(yè)大學;2015年

6 趙帥;新媒體環(huán)境下政府對突發(fā)社會安全事件的輿論引導研究[D];沈陽師范大學;2014年

7 李嬌娜;社會安全事件應對的政府績效評估實證研究[D];浙江大學;2013年

8 范理;增城市社會安全風險的分析和對策研究[D];蘭州大學;2014年

，

本文編號：2431025