[发明专利]一种基于CS和改进BP神经网络的网络安全态势评估方法在审
| 申请号： | 201811376507.1 | 申请日： | 2018-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN109547431A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 李文萃;郭少勇;王世文;刘岩;杨润华;喻鹏;徐思雅;安致嫄;吴利杰;丁铖 | 申请（专利权）人： | 国网河南省电力公司信息通信公司;北京邮电大学;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 郑州博派知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 41137 | 代理人： | 荣永辉 |
| 地址： | 450000 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明的一种基于CS和改进BP神经网络的网络安全态势评估方法，包括四个步骤：S1，获取网络安全态势要素，构成训练样本集和测试样本集，确定BP神经网络结构S2，利用布谷鸟搜索（CS）算法寻找最优的初始权值和阈值S3，引入动量因子和陡度因子改进BP神经网络S4，对改进后的BP神经网络进行训练，最后将训练好的网络用于网络安全态势评估，得到最终的态势值和安全等级。本发明利用改进BP神经网络实现网络安全态势精准的定量评估，降低传统评估方法中专家观点的主观影响，客观全面地反映了网络安全整体状况；结合布谷鸟搜索算法、引入动量因子和陡度因子对其进行改进，加快了收敛速度，减少了时空开销，提高了网络安全态势评估的准确性和实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 网络安全态势评估 改进 网络安全态势 动量因子 陡度 神经网络结构 测试样本集 训练样本集 传统评估 定量评估 时空开销 搜索算法 网络安全 整体状况 专家观点 权值和 引入 算法 收敛 搜索 主观 网络 安全 | ||
【主权项】：
1.一种基于CS和改进BP神经网络的网络安全态势评估方法，其特征在于，包括以下四个步骤，S1、获取网络安全态势要素，构成训练样本集和测试样本集，确定BP神经网络结构；S2、利用布谷鸟搜索(CS)算法寻找最优的初始权值和阈值；S3、引入动量因子和陡度因子改进BP神经网络；S4、对改进后的BP神经网络进行训练，并将训练好的网络用于网络安全态势评估，得到最终的态势值和安全等级。
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