典型文献
基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型
文献摘要：
针对目前网络安全态势评估模型准确性和收敛性有待提高的问题,提出一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型.该模型利用模拟退火算法(SAA)可以一定概率接受劣解并有大概率跳出局部极值达到全局最优解的特性来优化麻雀搜索算法,利用优化后的麻雀搜索算法(SSA)具有良好稳定性和收敛速度快且不易陷入局部最优的特点对BP神经网络(BPNN)进行改进,找到最佳适应度个体并获取最优权值和阈值,将其作为初始值赋给BP神经网络,将预处理后的指标数据输入改进后的BP神经网络模型对其进行训练,利用训练好的模型对网络系统所遭受威胁的程度进行评估.对比实验结果表明,该评估模型比其他基于改进BP神经网络的态势评估模型准确性更高,收敛速度更快.
文献关键词：
网络安全;态势评估;BP神经网络;模拟退火算法;麻雀搜索算法
中图分类号：
作者姓名：
张然;潘芷涵;尹毅峰;蔡增玉
作者机构：
郑州轻工业大学 计算机与通信工程学院,郑州 450000
文献出处：
引用格式：
[1]张然;潘芷涵;尹毅峰;蔡增玉-.基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型)[J].计算机工程与应用,2022(11):117-124
A类：
B类：
SAA,SSA,BPNN,网络安全态势评估,收敛性,模拟退火算法,大概,跳出局部,局部极值,全局最优解,麻雀搜索算法,收敛速度,局部最优,适应度,权值,初始值,练好,网络系统
AB值：
0.180458
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