| 基于DBN的网络安全态势评估和态势预测建模研究 | |
| 所屬分類:技术论文 | |
| 上傳者:aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>576 K | |
| 標(biāo)簽: 网络安全 态势评估 态势预测 | |
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| 文檔介紹:计算机通信网络技术高速发展,日新月异,随之涌现的网络攻击、破坏现象形态各异、层出不穷。态势感知系统为网络安全提供了全面保障,提高态势评估和态势预测建模的稳定性、精准性和快速性是态势感知系统研究的重要方向。深度信念网作为一种深度学习智能算法,为网络安全态势评估和态势预测的精确性、理论化带来新方向。考虑深度信念网算法采用受限玻尔兹曼机作为基础网络,逐层预训练和微调为网络核心部分。构建广义网络安全态势评估指标体系,并建立计算机通信网络安全的态势评估和态势预测数据驱动模型。通过入侵检测数据集CIC-IDS2017进行实验仿真,验证了该模型的精准性和有效性。 | |
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