資料介紹
針對現有基于神經網絡的網絡安全態勢評估方法效率低等問題,提出基于布谷鳥搜索(CS)優化反向傳播(BP)神經網絡(CSBPNN)的網絡安全態勢評估方法。首先,根據態勢輸入指標數和輸出態勢值確定BP神經網絡( BPNN)的輸入輸出節點數,根據經驗公式和試湊法計算出隱含層節點數;然后,隨機初始化各層的連接權值和閾值,使用浮點數編碼方式將權值與閾值編碼成布谷鳥;最后,使用CS算法對權值和閾值進行優化,得到用于態勢評估的CSBPNN模型并對其進行訓練,將網絡安全態勢數據輸入到CSBPNN模型中,獲取網絡的安全態勢值。實驗結果表明,與BPNN和遺傳算法優化BP神經網絡方法相比,基于CSBPNN的網絡安全態勢評估方法的迭代代數分別減少943和47且預測精度提高8. 06個百分點和3.89個百分點,所提方法具有較快的收斂速度和較高的預測精度。
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