基于DBN的網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估和態(tài)勢預測建模研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>576 K
標簽： 網(wǎng)絡安全 態(tài)勢評估 態(tài)勢預測
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文檔介紹：計算機通信網(wǎng)絡技術(shù)高速發(fā)展，日新月異，隨之涌現(xiàn)的網(wǎng)絡攻擊、破壞現(xiàn)象形態(tài)各異、層出不窮。態(tài)勢感知系統(tǒng)為網(wǎng)絡安全提供了全面保障，提高態(tài)勢評估和態(tài)勢預測建模的穩(wěn)定性、精準性和快速性是態(tài)勢感知系統(tǒng)研究的重要方向。深度信念網(wǎng)作為一種深度學習智能算法，為網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估和態(tài)勢預測的精確性、理論化帶來新方向?？紤]深度信念網(wǎng)算法采用受限玻爾茲曼機作為基礎網(wǎng)絡，逐層預訓練和微調(diào)為網(wǎng)絡核心部分。構(gòu)建廣義網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估指標體系，并建立計算機通信網(wǎng)絡安全的態(tài)勢評估和態(tài)勢預測數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。通過入侵檢測數(shù)據(jù)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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