一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法

• 作者: 张海波 朱江 李方伟 郑波
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应聚类径向基函数(AC-RBF)神经网络 网络安全态势预测(NSSP) 态势图
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 576-581
• 页数: 6页
• 分类号: TN918.91
• 字数: 3942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2014.05.002

摘要

为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction,NSSP)方法.该方法对网络安全态势样本自适应聚类,获得了神经网络隐层节点数,采用梯度下降法训练神经网络,寻找网络安全态势样本之间的非线性映射关系,利用该关系对未来时刻网络安全态势进行了预测.仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络及支持向量机(support vector machine,SVM)预测模型,该方法在神经网络规模较小的情况下,不仅能够反映网络安全态势的总体趋势,而且还提高了预测精度,能够提供给网络安全管理员一个直观的网络安全态势图.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱江	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	119	427	11.0	16.0
2	李方伟	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	256	1128	15.0	21.0
3	张海波	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	37	100	5.0	8.0
4	郑波	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	1	30	1.0	1.0