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摘要:
在网络安全问题的研究中,由于黑客通过操作系统进行攻击,造成网络信息不安全.为了提高信息安全风险评估的准确性,提出了基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的信息安全风险评估模型.首先运用层次分析法对影响信息安全风险因素进行定性和定量的分析;然后采用主成分分析对影响信息安全风险全部因素重新组合生成新的综合指标;最后采用BP神经网络建立信息安全风险评估模型,并使用Matlab进行仿真,预测其风险值.仿真结果表明基于PCA-BP的评估模型准确率(98.48%)比基于BP评估模型(96.41%)的高些.
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文献信息
篇名 基于PCA-BP的信息安全风险评估模型
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 主成分分析 神经网络 信息安全 风险评估
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 信息仿真
研究方向 页码范围 212-216,281
页数 6页 分类号 TP309
字数 4744字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 景凤宣 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室 25 128 7.0 10.0
2 徐洋 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室 23 91 5.0 8.0
3 刘志杰 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室 40 279 7.0 16.0
7 任远芳 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室 2 19 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
主成分分析
神经网络
信息安全
风险评估
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
相关基金
贵州省科学技术基金
英文译名:Natural Science Foundation of Guangxi Province
官方网址:
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导