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基于改进BP神经网络的网络安全态势感知模型和方法

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本发明公开了基于改进BP神经网络的网络安全态势感知模型及方法，该模型包括数据预处理模块、态势计算模块、参数优化模块和态势预测模块，该方法包括：收集不同来源的数据集，提取用于态势感知的主成分信息，得到资产攻击威胁数据和系统状态数据；根据网络设备的资产攻击威胁数据计算风险值，并评估整个网络的安全态势；利用L‑M优化算法对BP神经网络进行改进，优化BP神经网络的权值参数，并经过多次迭代后得到最优的权值参数，将最优权值参数代入BP神经网络，来进行网络安全态势预测。本发明有效的避免了BP神经网络陷入局部最优解的问题，很大程度上提高了BP神经网络的收敛速度和泛化能力，使BP神经网络在态势预测中能取得良好的效果。

著录项

公开/公告号CN110380897A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-25

原文格式PDF
申请/专利权人湖北央中巨石信息技术有限公司;
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申请/专利号CN201910597740.0
发明设计人李京昆;
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申请日2019-07-04
分类号H04L12/24(20060101);H04L29/06(20060101);
代理机构42239 武汉维创品智专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人余丽霞
地址 430000 湖北省武汉市武昌区中北路109号武汉1818中心6号楼15层R1、R2、R14-R18
入库时间 2024-02-19 15:25:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-11-19

实质审查的生效 IPC(主分类):H04L12/24 申请日:20190704

实质审查的生效
2019-10-25

公开

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