10.3969/j.issn.2095-2783.2018.23.010
融合KPCA和GWO-BP网络的工业控制系统风险评估
为提高工业控制系统信息安全风险评估的准确性,提出基于核主成分分析(kernel principal component analy,KPCA)和灰狼算法(grey wolf optimization algorithm,GWO)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的工业控制系统信息安全风险评估模型.即先使用KPCA法进行相关的风险因素分析,消除冗余变量,从而对神经网络的整个结构进行简化;为避免模型陷入局部解,在对BP神经网络的参数进行寻优后完成工业控制系统风险评估模型的建立,并在MATLAB环境下编写算法进行仿真,以此来验证评估模型的有效性.仿真结果表明,基于KPCA-GWO-BP的风险评估模型可以显著提高风险评估结果的准确率.
信息安全风险评估、风险因素分析、优化算法、BP神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
上海市“科技创新行动计划”高新技术领域项目18511105700,18511105800
2019-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
2683-2688
