基于RAN-RBF神经网络的网络安全态势预测模型

• 作者: 周城 宋波 甘文道
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 资源分配网络径向基函数(RAN-RBF)神经网络 网络安全态势预测(NSSP) 改进的粒子群算法(MPSO) 态势图
• 年，卷（期）: 2016,（z2）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 388-392
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 字数: 5168字
• 语种: 中文

摘要

为了更准确地获悉网络安全态势的发展情况,提出了一种基于资源分配网络径向基函数(Resource Allocating Network Radical Basis Function,RAN-RBF)神经网络的网络安全态势预测(Network Security Situation Prediction,NSSP)模型.该模型采用资源分配网络算法对网络安全态势样本进行聚类,得到神经网络的隐含层节点数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)对神经网络的中心、宽度、权值进行优化,对未来网络安全态势进行预测.利用校园网网络管理部门提供的数据进行的仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络预测模型,该模型可以得到更合适的RBF神经网络结构和控制参数,提高了预测精度,更加直观地反映了网络安全态势的总体情况,为网络安全管理员提供了态势图.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甘文道	重庆通信学院网络安全实验室	7	23	3.0	4.0
2	周城	重庆通信学院网络安全实验室	20	101	5.0	10.0
3	宋波	重庆通信学院应急通信重庆市重点实验室	7	15	2.0	3.0