神经网络在信息安全风险评估中应用研究

• 作者: 刘凌霞 牛红惠
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 信息安全 神经网络 风险评估 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 网络与互连技术
• 页码范围: 117-120,160
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.06.029

摘要

针对信息安全风险评估具有非线性、不确定性等特点,采用传统的数学模型进行信息安全的风险评估存在-定的局限性.为了提高安全风险评估性能,将RBF神经网络理论、粒子群算法分析以及模糊评价法进行有机结合,建立了一种粒子群优化的RBF神经网络信息安全风险评估模型.首先通过模糊系统对信息安全风险因素指标进行量化,将模糊系统的输出输入到RBF神经网络的模型中,然后利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化并加以训练,最后得到优化评估模型.进行仿真的结果表明,改进的RBF神经网络模型可实现对信息系统的风险评估,解决了传统评估方法所存在的主观随意性大、结论模糊等缺陷,并且比RBF神经网络具有更高的拟合精度、更强的学习能力和更快的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘凌霞	安阳师范学院计算机教学部	25	160	6.0	12.0
2	牛红惠	安阳师范学院计算机教学部	25	106	4.0	9.0