神经网络在计算机网络安全评价中的应用分析

• 作者: 史望聪
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 计算机网络安全 神经网络 评价
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 实验室自动化
• 页码范围: 210-211
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2016.06.210

摘要

计算机网络安全评价是一个多指标体系,从安全漏洞到病毒侵入计算机网络这些复杂的问题,传统的线性评价方法不能准确地描述对结果的影响,各项指标的评价结果精度比较低.为了提高计算机网络的安全性的精度评价,计算机网络安全性评价提出粒子的方法来优化神经网络.首先,选择通过专家系统对计算机网络进行安全性评价,然后利用专家打分法确定指标权重,最终目标是重量输入BP神经网络进行学习,BP神经网络参数是由计算机网络安全评价等级粒子群算法产生的.仿真结果表明,相对于传统的计算机网络安全评估模型,粒子优化神经网络计算机网络安全评估速度快,可以提高计算机网络安全评估的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史望聪		13	77	6.0	8.0