基于时间序列输入结合SIQNN的网络安全态势感知研究

摘要：

针对传统网络安全态势感知精度低的问题,提出一种时间序列输入结合量子神经网络的网络安全态势预测模型,并设计自上而下的基于SIQNN模型的网络安全态势感知方案.结果表明,所提方案相较于BPNN模型和PNN模型,具有更好的预测能力,平均识别准确率达95.98％,平均预测准确率达82.02％,具有明显的识别和预测优势,可用于网络安全态势感知.

关键词：SIQNN网络、网络安全态势感知、态势评估、态势预测

所属期刊栏目：39

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：163-167