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      基于布谷鳥搜索優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法

      2017-11-30 | rar | 0.79 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　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(xùn)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。

      基于布谷鳥搜索優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法

      網(wǎng)絡(luò) 安全態(tài)勢
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