极限学习机算法的网络安全评价研究

• 作者: 罗婷婷 邹航菲
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 极限学习机 网络安全 评价算法 指标权重 归一化处理 实验分析
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: TN915.08-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.15.018

摘要

传统线性网络安全评价方法无法精准评价网络安全,因此提出基于极限学习机的网络安全评价算法.通过分析计算机网络安全评价数学模型,研究网络安全评价原理,在此基础上构建网络安全评价指标体系.将网络安全评价指标体系中各个评价指标分成定性指标和定量指标两类,归一化处理不同指标后,计算指标权重,将指标权重输入极限学习机中进行训练,当训练次数超过设置的迭代次数时,输出训练结果,按照极限学习机训练输出结果和评价等级的接近程度判断网络安全程度.经过实验分析发现,该算法评价相对误差最小值为0.57％,与实际评价结果相符程度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗婷婷		12	15	2.0	3.0
2	邹航菲		10	6	2.0	2.0