基于RBF神经网络的网络安全态势感知预测研究

• 作者: 李思宇 钱建
• 来源期刊: 网络空间安全
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 网络安全 态势感知 预测
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 新技术与应用安全
• 页码范围: 62-67,73
• 页数: 7页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 4166字
• 语种: 中文

摘要

针对网络安全态势的感知问题,结合巨龙山和者磨山风电场的运行情况,文章提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型,采用K-means聚类算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势,并采用训练数据来训练该模型.训练结果表明,该方法能较准确的获得态势预测结果,具有较高的检测准确率,与BP神经网络预测对比也显示出更高的精度与更好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李思宇		2	0	0.0	0.0
2	钱建		3	0	0.0	0.0