基于RBF神经网络的网络安全态势感知预测研究

摘要：

针对网络安全态势的感知问题,结合巨龙山和者磨山风电场的运行情况,文章提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型,采用K-means聚类算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势,并采用训练数据来训练该模型.训练结果表明,该方法能较准确的获得态势预测结果,具有较高的检测准确率,与BP神经网络预测对比也显示出更高的精度与更好的适应性.

关键词：RBF神经网络、网络安全、态势感知、预测

所属期刊栏目：11

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：62-67,73