本文關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)安全 態(tài)勢要素 數(shù)據(jù)處理 協(xié)同增強(qiáng) 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《電訊技術(shù)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：態(tài)勢要素獲取作為整個網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的基礎(chǔ),其質(zhì)量的好壞將直接影響態(tài)勢感知系統(tǒng)的性能。針對態(tài)勢要素不易獲取問題,提出了一種基于增強(qiáng)型概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次化框架態(tài)勢要素獲取方法。在該層次化獲取框架中,利用主成分分析(PCA)對訓(xùn)練樣本屬性進(jìn)行約簡并對特殊屬性編碼融合處理,將其結(jié)果用于優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)結(jié)構(gòu),降低系統(tǒng)復(fù)雜度。以PNN作為基分類器,基分類器通過反復(fù)迭代、權(quán)重更替,然后加權(quán)融合處理形成最終的強(qiáng)多分類器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方案是有效的態(tài)勢要素獲取方法并且精確度達(dá)到95.53%,明顯優(yōu)于同類算法,有較好的泛化能力。
[Abstract]:As the basis of the whole network security situation awareness, the quality of the situation factor acquisition will directly affect the performance of the situation awareness system. In this paper, a hierarchical framework based on enhanced probabilistic neural network is proposed, in which the principal component analysis (PCA) is used to reduce the attributes of the training samples and to fuse the special attributes. The result is used to optimize the structure of probabilistic neural network and reduce the complexity of the system. Using PNN as the base classifier, the base classifier iterates repeatedly, the weight changes, then the weighted fusion process forms the final strong multi-classifier. This scheme is an effective method for acquiring situational elements with an accuracy of 95.53, which is obviously superior to similar algorithms and has a better generalization ability.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)移動通信技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61271260) 重慶市科委自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(cstc2015jcyj A40050) 重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ120530)
【分類號】：TP183;TP393.08

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本文編號：1545570