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基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法
引用本文:任伟,蒋兴浩,孙锬锋. 基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法[J]. 计算机工程与应用, 2006, 42(31): 136-138,144
作者姓名:任伟  蒋兴浩  孙锬锋
作者单位:上海交通大学,信息安全工程学院,上海,200030
摘    要: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。

关 键 词:网络安全态势评估  态势值预测  RBF神经网络  数据融合
文章编号:1002-8331(2006)31-0136-03
收稿时间:2006-08-01
修稿时间:2006-08-01

RBFNN-based Prediction of Networks Security Situation
REN Wei,JIANG Xing-hao,SUN Tan-feng. RBFNN-based Prediction of Networks Security Situation[J]. Computer Engineering and Applications, 2006, 42(31): 136-138,144
Authors:REN Wei  JIANG Xing-hao  SUN Tan-feng
Affiliation:School of Information Security Engineering,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030,China
Abstract:Aiming at the problem that the current network security techniques can not predict the networks security situation,this paper presents a method based on RBF neural networks to predict the networks security situation via a quantified value,which has the feature of time serial and nonlinear.Using this method,we can train the RBF neural networks and find out the nonlinear relations among situational values,to predict networks security situation.Experiment results show that this method can achieve perfect prediction,helping administrator to make a proper decision to protect the network.
Keywords:networks security situation assessment  predlction of situational value  RBF neural networks  data fusion
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