依赖小波神经网络算法的信息安全风险评估方法

• 作者: 严彬元 王皓然
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络算法 信息安全 风险评估指标 优化训练
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 93-96
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2018.12.022

摘要

文中针对信息安全风险评估过程中集合信息存在的虚假相关问题,采用传统的方法很难将其收敛到状态空间的最优解,导致出现评估性能不佳.文中利用小波神经网络算法进行信息安全风险评估.在随机泛函的学习样本约束下,求解小波神经网络算法的最优解.研究结果表明:采用小波神经网络算法可以有效解决集合信息存在的虚假相关,从而避免对显变量的影响,更能有效提高信息安全风险评估精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严彬元	贵州电网有限责任公司信息中心	5	8	2.0	2.0
2	王皓然	贵州电网有限责任公司信息中心	16	31	3.0	4.0