基于IPSO-BiLSTM的网络安全态势预测

赵冬梅; 吴亚星; 张红斌

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基于IPSO-BiLSTM的网络安全态势预测

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针对复杂的网络安全态势预测问题,为了提高预测的收敛速度和预测精度,提出了一种基于改进粒子群优化双向长短期记忆(IPSO-BiLSTM)网络的网络安全态势预测模型。首先,针对所用数据集没有真实态势值的问题,采用了一种基于攻击影响的态势值计算方法,用于态势预测。其次,针对粒子群(PSO)算法易陷入局部最优值、搜索能力不均衡等问题,对惯性权重和加速因子进行改进,改进后的粒子群(IPSO)算法的全局和局部搜索能力平衡,收敛速度更快。最后,使用IPSO优化双向长短期记忆(BiLSTM)网络参数,提升预测能力。实验结果表明,IPSO-BiLSTM的拟合程度可达0.9946,其拟合效果和收敛速度均优于其他模型。

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来源
《计算机科学》 |2022年第7期|357-362|共6页
作者
赵冬梅; 吴亚星; 张红斌;
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作者单位

河北师范大学计算机与网络空间安全学院;

河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室;

河北科技大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
网络安全; 态势预测; 神经网络; 双向长短期记忆网络; 改进粒子群优化;

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