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針對現(xiàn)有基于神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡安全態(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(CSBPNN)的網(wǎng)絡安全態(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( 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值和閾值,使用浮點數(shù)編碼方式將權值與閾值編碼成布谷鳥;最后,使用CS算法對權值和閾值進行優(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)絡安全態(tài)勢數(shù)據(jù)輸入到CSBPNN模型中,獲取網(wǎng)絡的安全態(tài)勢值。實驗結果表明,與BPNN和遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法相比,基于CSBPNN的網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估方法的迭代代數(shù)分別減少943和47且預測精度提高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測精度。
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