10.14132/j.cnki.1673-5439.2019.04.012
基于RBF神经网络的网络安全态势感知
为了提高网络安全态势感知预测的精确度,文中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.利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,使用RBF神经网络找出网络安全态势值的非线性映射关系.采用混合递阶遗传算法(HHGA)对RBF神经网络的拓扑结构以及参数进行寻优,引入模拟退火算法(SA)提高遗传算法的全局搜索能力.通过实验,将所提算法与已有的预测方法进行对比,验证了所提算法在网络安全态势感知中的可行性以及预测结果的准确性.
网络安全态势、预测、RBF神经网络、混合递阶遗传算法、模拟退火算法
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TP309;TP393.0(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61073188
2019-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
88-95
