基于增强型概率神经网络的安全态势要素获取

• 作者: 张海波 朱江 李方伟 王森
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 态势要素 数据处理 协同增强 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 64-71
• 页数: 8页
• 分类号: TN918.91|TP393
• 字数: 5589字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2017.01.011

摘要

态势要素获取作为整个网络安全态势感知的基础，其质量的好坏将直接影响态势感知系统的性能。针对态势要素不易获取问题，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化获取框架中，利用主成分分析( PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，将其结果用于优化概率神经网络( PNN)结构，降低系统复杂度。以PNN作为基分类器，基分类器通过反复迭代、权重更替，然后加权融合处理形成最终的强多分类器。实验结果表明，该方案是有效的态势要素获取方法并且精确度达到95.53%，明显优于同类算法，有较好的泛化能力。

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	王森	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	4	6	2.0	2.0