| 神经网络在信息安全风险评估中应用研究 |
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| 引用本文： | 牛红惠,刘凌霞.神经网络在信息安全风险评估中应用研究[J].计算机仿真,2011,28(6). |
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| 作者姓名： | 牛红惠 刘凌霞 |
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| 作者单位： | 安阳师范学院计算机教学部,河南,安阳,455000 |
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| 摘 要： | 针对信息安全风险评估具有非线性、不确定性等特点,采用传统的数学模型进行信息安全的风险评估存在-定的局限性.为了提高安全风险评估性能,将RBF神经网络理论、粒子群算法分析以及模糊评价法进行有机结合,建立了一种粒子群优化的RBF神经网络信息安全风险评估模型.首先通过模糊系统对信息安全风险因素指标进行量化,将模糊系统的输出输入到RBF神经网络的模型中,然后利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化并加以训练,最后得到优化评估模型.进行仿真的结果表明,改进的RBF神经网络模型可实现对信息系统的风险评估,解决了传统评估方法所存在的主观随意性大、结论模糊等缺陷,并且比RBF神经网络具有更高的拟合精度、更强的学习能力和更快的收敛速度.
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| 关 键 词： | 信息安全 神经网络 风险评估 粒子群算法 |
Research on Risk Assessment of Information Security Based on Improved Neural Network |
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| NIU Hong-hui,LIU Ling-xia.Research on Risk Assessment of Information Security Based on Improved Neural Network[J].Computer Simulation,2011,28(6). |
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| Authors: | NIU Hong-hui LIU Ling-xia |
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