基于在线学习RBFNN的网络安全态势预测技术研究

• 作者: 李忠 蓝湾湾 薛丽敏
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全态势预测 在线学习 RBFNN
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 23-30
• 页数: 8页
• 分类号: TP309
• 字数: 6352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2016.04.004

摘要

随着网络攻击事件愈演愈烈,现有的网络防御技术已经不能满足当今形势下大规模网络安全的需求,网络安全态势预测作为一项新的网络安全主动防御技术应运而生.当前,将人工神经网络并行化处理非线性数据的能力用于网络安全态势预测已成为主流.在使用人工神经网络建模并进行网络安全态势预测时,多数采用的是离线学习算法,需要提前设计好网络结构及参数.但是,如果输入样本维数发生变化,必须重新设计模型结构和训练网络参数,否则,会造成预测结果误差过大,达不到预期效果.这无疑增加了操作复杂度,浪费大量的时间,不符合网络安全态势预测实时性的特点.针对以上问题,文章结合在线学习RBFNN自适应动态调整网络结构的特点,提出分组优化法训练网络参数,建立基于在线学习RBFNN的网络安全态势预测模型,并对网络安全态势进行预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛丽敏	海军指挥学院信息系	19	153	7.0	12.0
2	蓝湾湾	海军指挥学院信息系	3	24	2.0	3.0
3	李忠	海军指挥学院信息系	2	13	2.0	2.0