| 基于DBN的網絡安全態勢評估和態勢預測建模研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>576 K | |
| 標簽： 網絡安全 態勢評估 態勢預測 | |
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| 文檔介紹：計算機通信網絡技術高速發展，日新月異，隨之涌現的網絡攻擊、破壞現象形態各異、層出不窮。態勢感知系統為網絡安全提供了全面保障，提高態勢評估和態勢預測建模的穩定性、精準性和快速性是態勢感知系統研究的重要方向。深度信念網作為一種深度學習智能算法，為網絡安全態勢評估和態勢預測的精確性、理論化帶來新方向。考慮深度信念網算法采用受限玻爾茲曼機作為基礎網絡，逐層預訓練和微調為網絡核心部分。構建廣義網絡安全態勢評估指標體系，并建立計算機通信網絡安全的態勢評估和態勢預測數據驅動模型。通過入侵檢測數據集CIC-IDS2017進行實驗仿真，驗證了該模型的精準性和有效性。 | |
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