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      基于布谷鳥搜索優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法

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

      資料介紹

      　　針對(duì)現(xiàn)有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)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(shì)評(píng)估方法。首先，根據(jù)態(tài)勢(shì)輸入指標(biāo)數(shù)和輸出態(tài)勢(shì)值確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ BPNN）的輸入輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式和試湊法計(jì)算出隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；然后，隨機(jī)初始化各層的連接權(quán)值和閾值，使用浮點(diǎn)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(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，得到用于態(tài)勢(shì)評(píng)估的CSBPNN模型并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，將網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)輸入到CSBPNN模型中，獲取網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢(shì)值。實(shí)驗(yàn)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(shì)評(píng)估方法的迭代代數(shù)分別減少943和47且預(yù)測(cè)精度提高8. 06個(gè)百分點(diǎn)和3.89個(gè)百分點(diǎn)，所提方法具有較快的收斂速度和較高的預(yù)測(cè)精度。

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