WNN-Based Network Security Situation Quantitative Prediction Method and Its Optimization

The accurate and real-time prediction of network security situation is the premise and basis of preventing intrusions and attacks in a large-scale network. In order to predict the security situation more accurately, a quantitative prediction method of network security situation based on Wavelet Neural Network with Genetic Algorithm （GAWNN） is proposed. After analyzing the past and the current network security situation in detail, we build a network security situation prediction model based on wavelet neural network that is optimized by the improved genetic algorithm and then adopt GAWNN to predict the non-linear time series of network security situation. Simulation experiments prove that the proposed method has advantages over Wavelet Neural Network （WNN） method and Back Propagation Neural Network （BPNN） method with the same architecture in convergence speed, functional approximation and prediction accuracy. What is more, system security tendency and laws by which security analyzers and administrators can adjust security policies in near real-time are revealed from the prediction results as early as possible.     

基于Elman神经网络的网络安全态势预测方法

准确把握网络系统的安全态势,能够为网络管理者做出安全防护的决策提供有效的信息。在评估当前网络安全态势的基础上,利用加权后得到的网络安全态势值的非线性时间序列的特点,提出了一种基于Elman神经网络的态势预测方法,它利用Elman网络具有动态记忆功能和对历史数据具有敏感性等优点,对网络安全态势进行预测。通过实验仿真表明,该方法能够准确有效地预测网络安全态势。     

基于RAN-RBF神经网络的网络安全态势预测模型

为了更准确地获悉网络安全态势的发展情况,提出了一种基于资源分配网络径向基函数(Resource Allocating Network Radical Basis Function,RAN-RBF)神经网络的网络安全态势预测(Network Security Situation Prediction,NSSP)模型。该模型采用资源分配网络算法对网络安全态势样本进行聚类,得到神经网络的隐含层节点数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)对神经网络的中心、宽度、权值进行优化,对未来网络安全态势进行预测。利用校园网网络管理部门提供的数据进行的仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络预测模型,该模型可以得到更合适的RBF神经网络结构和控制参数,提高了预测精度,更加直观地反映了网络安全态势的总体情况,为网络安全管理员提供了态势图。     

基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法

针对现有网络安全技术不能对网络未来安全态势进行预测的问题,利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,借助神经网络处理混沌、非线性数据的优势,提出了一种基于RBF神经网络进行态势预测的方法。该方法通过训练RBF神经网络找出态势值的前N个数据和随后M个数据的非线性映射关系,进而利用该关系进行态势值预测。通过实验测试表明,该方法能够准确获得态势值预测结果,辅助网络管理者做出安全防护的决策。     

神经网络水印技术研究进展

随着深度神经网络的推广应用,训练后的神经网络模型已经成为一种重要的资产并为用户提供服务.服务商在提供服务的同时,也更多地关注其模型的版权保护,神经网络水印技术应运而生.首先,分析水印及其基本需求,并对神经网络水印涉及的相关技术进行介绍;对深度神经网络水印技术进行对比,并重点对白盒和黑盒水印进行详细分析;对神经网络水印攻...     

A Proposed Hybrid Recurrent Neural Control System for Two Co-operating Robots

This paper discusses a model refernce adaptive (MRAC) position/force controller using proposed neural networks for two co-operating planar robots. The proposed neural network is a recurrent hybrid network. The recurrent networks have feedback connections and thus an inherent memory for dynamics, which makes them suitable for representing dynamic systems. A feature of the networks adopted is their hybrid hidden layer, which includes both linear and nonlinear neurons. On the other hand, the results of the case of a single robot under position control alone are presented for comparison. The results presented show the superior ability of the proposed neural network based model reference adaptive control scheme at adapting to changes in the dynamics parameters of robots.     

基于灰色径向基神经网络模型的流量预测与分析

根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,本文提出了基于灰色系统及径向基神经网络的组合预测模型。通过采集园区节点交换机的流量数据,在分析网络流量时间序列特性的基础上建立灰色GM（1,1）模型,并采用径向基神经网络对预测模型残差进行修正。实验结果和仿真实验表明,组合模型效果及预测精度远优于单一灰色预测模型。     

基于模糊神经网络的信息安全风险评估模型

对信息系统进行有效的风险评估,选择有效的防范措施,主动防御信息威胁是解决信息系统安全问题的关键所在。将神经网络和模糊理论应用于信息安全的风险评估。首先针对信息安全风险评估的不确定性和复杂性,将神经网络理论应用到风险评估。其次,针对神经网络适合定量数据,对于定性指标的分析缺乏相应的处理能力,而风险因素的指标值具有很大的不易确定性等问题,采用模糊评价法对信息安全的风险因素的指标进行量化,对神经网络的输入进行模糊预处理,提出了基于模糊神经网络的风险评估方法。仿真结果表明：模糊神经网络经过训练,可以实时地估算风险因素的级别。     

基于时域建模的自动语音识别

端到端神经网络能够根据特定的任务自动学习从原始数据到特征的变换,解决人工设计的特征与任务不匹配的问题。以往语音识别的端到端网络采用一层时域卷积网络作为特征提取模型,递归神经网络和全连接前馈深度神经网络作为声学模型的方式,在效果和效率两个方面具有一定的局限性。从特征提取模块的效果以及声学模型的训练效率角度,提出多时间频率分辨率卷积网络与带记忆模块的前馈神经网络相结合的端到端语音识别模型。实验结果表明,所提方法语音识别在真实录制数据集上较传统方法字错误率下降10%,训练时间减少80%。     

基于EMD改进的Elman神经网络对股票的短期预测模型

Elman神经网络在短期预测股市收盘价时存在预测趋势良好但准确度较低的问题。在Elman神经网络的思想上提出以经验模态分解EMD为基础的Elman新组合模型。应用EMD将各交易日的收盘价序列分解成不同时间尺度上的本征模函数IMF分量和剩余分量,进而利用偏自相关函数PACF计算每一个分量的滞后期,以确定各分量在Elman神经网络中的输入和输出变量,从而得到各分量的预测值,相加得到最终的预测结果。与EMD单一网络、EMD-Elman模型、BP网络及EMD-BP模型进行实验对比,结果表明:该短期预测模型的预测值均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差都得到较大的改善;新组合模型可有效实现对股票收盘价的短期预测,且能降低非平稳性对预测结果的影响。该研究为进一步预测股市的走向提供了有效依据,也为投资者提供了更充分的决策参考。     

基于神经网络的网络安全态势感知

随着国家经济的发展,科学技术也在不断的提升,在此基础上形成的互联网络结构也得到了相应的发展,但是伴随着社会的复杂程度的加深,其网络安全也存在较多问题,因此,针对目前网络安全态势感知不足的问题,利用多种方式对其进行比较分析,借助网络安全态势值的非线性时间序列特点,以神经网络为核心点,处理相关的混沌与非线性数据,并以此为理论基础提出RBF神经网络,进行网络安全的态势预测。此种方法是利用RBF神经网络来明晰神经网络,并找到其中的前N个数据,以及随后的M个数据,借助专业的方法进行非线性映射关系计算,利用这种关系可以很好的进行神经网络安全态势值的预测。     

基于MATLAB的BP-LVQ神经网络组合分类模型

综合考虑神经网络分类误差率以及训练速率,文中从组合分类器结构出发,提出一种树形多层的BP-LVQ神经网络组合分类器模型。该组合分类器利用BP神经网络独立性以及自适应性解决了一般分类器难以不断学习和适应新攻击的问题,利用LVQ神经网络的竞争性将客观分类信息转变成使用者所定义的类别。利用MATLAB神经网络工具箱对该BP-LVQ神经网络组合分类模型进行仿真实验,实验结果表明,该组合分类器的分类效率明显高于单一分类器。     

基于粗集理论的神经网络

提出了一种基于粗糙集理论的神经网络,它由传统神经元和粗糙神经元构成,粗糙神经元包含一对传统的神经元,即将数据中的上连界和下边界的作用网络的输入或输出值,当网络的输入和输出不是单值数据而是一个数据集合时,经典的神经网络建立的预测模型的输出就会产生较大的误差,而基于粗糙理论的神经网络则可以很好地解决这个问题,最后对基于粗糙理论的网络进行性能评估。     

Predicting stock market returns from malicious attacks: A comparative analysis of vector autoregression and time-delayed neural networks

With the growing importance of Internet-based businesses, malicious code attacks on information technology infrastructures have been on the rise. Prior studies have indicated that these malicious attacks are associated with detrimental economic effects on the attacked firms. On the other hand, we conjecture that more intense malicious attacks boost the stock price of information security firms. Furthermore, we use artificial neural networks and vector autoregression analyses as complementary methods to study the relationship between the stock market returns of information security firms and the intensity of malicious attacks, computed as the product of the number of malicious attacks and their severity levels. A major contribution of this work is the resulting time-delayed artificial neural network model that allows stock return predictions and is particularly useful as an investment decision support system for hedge funds and other investors, whose portfolios are at risk of losing market value during malicious attacks.     

RTS游戏中用户行为的神经网络预测模型

即时战略游戏(简称RTS游戏)中,用户的行为由于游戏自身庞大的决策空间而难以预测.针对这个问题,提出了通过对RTS游戏的对战记录进行分析,建立5种结构的神经网络模型来预测用户行为的方法.模型考虑了不同时间片的状态对于决策行为的影响,设计了单时间片输入和双时间片输入的神经网络,并与基于动态贝叶斯网络的模型进行了比较.实验结果表明,基于单时间片输入的神经网络模型能够更加快速地完成训练过程并达到满意的预测准确度.     

一种针对多核神经网络处理器的窃取攻击

随着神经网络的广泛应用,它自身的安全问题也成为了一个重要的研究课题。将神经网络部署到神经网络处理器上运行是提高能效比的有效方法,但同时也引入了一些新的安全问题,比如侧信道信息泄露,本文以多核CNN处理器为基础,利用时间和内存侧信道信息,提出了一种针对多核CNN处理器的用户算法信息窃取攻击方法,经过试验证明了攻击的有效性,并针对多核神经网络处理器在时间和内存侧信道方面的脆弱性,提出了有效的防御手段,对如何保护神经网络处理器的安全提供了一定的参考意义。     

Robust feedforward and recurrent neural network based dynamic weighted combination models for software reliability prediction

Traditional parametric software reliability growth models (SRGMs) are based on some assumptions or distributions and none such single model can produce accurate prediction results in all circumstances. Non-parametric models like the artificial neural network (ANN) based models can predict software reliability based on only fault history data without any assumptions. In this paper, initially we propose a robust feedforward neural network (FFNN) based dynamic weighted combination model (PFFNNDWCM) for software reliability prediction. Four well-known traditional SRGMs are combined based on the dynamically evaluated weights determined by the learning algorithm of the proposed FFNN. Based on this proposed FFNN architecture, we also propose a robust recurrent neural network (RNN) based dynamic weighted combination model (PRNNDWCM) to predict the software reliability more justifiably. A real-coded genetic algorithm (GA) is proposed to train the ANNs. Predictability of the proposed models are compared with the existing ANN based software reliability models through three real software failure data sets. We also compare the performances of the proposed models with the models that can be developed by combining three or two of the four SRGMs. Comparative studies demonstrate that the PFFNNDWCM and PRNNDWCM present fairly accurate fitting and predictive capability than the other existing ANN based models. Numerical and graphical explanations show that PRNNDWCM is promising for software reliability prediction since its fitting and prediction error is much less relative to the PFFNNDWCM.     

基于Delphi和ANN的网络安全综合评价方法研究

网络安全评价是一复杂的系统工程，现有的安全评估工具大都只是用于对网络系统安全漏洞进行扫描、检测。为了对网络安全进行综合评价，必须要运用系统工程的思想和方法。文中采用德尔菲法（Ddphi）对影响网络安全的各种因素进行了深入研究。确立了网络安全综合评价指标体系，提出了人工神经网络（ANN）安全评价模型，并进行了计算机仿真试验。结果表明，这一模型能有效地对网络安全等级进行综合评价，从而为全面评价计算机网络安全状况提供了新的思路和方法。     

基于Kalman算法的网络安全态势预测

网络安全态势预测是网络安全领域的研究热点之一,在分析当前网络安全态势预测方法的基础上,论文利用Kalman滤波理论建立了网络安全态势预测模型,利用当前和过去时段的攻击强度和网络安全态势值对下一时段的网络安全态势进行预测.实验结果表明该算法的预测精度优于传统的GM（1,1）算法和普通卡尔曼算法（即未结合影响因素）,算法适应性和实时性优于RBF算法.     

基于神经网络集成的软件故障预测及实验分析

软件系统故障预测是软件测试过程中软件可靠性研究的重点之一。利用软件系统测试过程中前期的故障相关信息进行建模,预测后期的软件故障信息,以便于后期测试和验证资源的合理分配。根据软件测试过程中已知的软件故障时间序列,利用非齐次泊松分布过程、神经网络、神经网络集成等方法对其进行建模。通过对三个实例分别建模,其预测平均相对误差G-O模型依次为3.02%、5.88%和6.58%,而神经网络集成模型为0.19%、1.88%和1.455%,实验结果表明神经网络集成模型具有更精确的预测能力。