基于RAN-RBF神经网络的网络安全态势预测模型

甘文道; 周城; 宋波

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基于RAN-RBF神经网络的网络安全态势预测模型

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为了更准确地获悉网络安全态势的发展情况,提出了一种基于资源分配网络径向基函数(Resource Allocating Network Radical Basis Function,RAN-RBF)神经网络的网络安全态势预测(Network Security Situation Prediction,NSSP)模型.该模型采用资源分配网络算法对网络安全态势样本进行聚类,得到神经网络的隐含层节点数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)对神经网络的中心、宽度、权值进行优化,对未来网络安全态势进行预测.利用校园网网络管理部门提供的数据进行的仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络预测模型,该模型可以得到更合适的RBF神经网络结构和控制参数,提高了预测精度,更加直观地反映了网络安全态势的总体情况,为网络安全管理员提供了态势图.

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来源
《计算机科学》 |2016年第z2期|388-392|共5页
作者
甘文道; 周城; 宋波;
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作者单位

中国人民解放军重庆通信学院;

中国人民解放军重庆通信学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
资源分配网络径向基函数(RAN-RBF)神经网络; 网络安全态势预测(NSSP); 改进的粒子群算法(MPSO); 态势图;

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