文献类型：期刊文章

作　　者：王皓然[1] 严彬元[1]

WANG Hao-ran;YAN Bin-yuan(Guizhou Power Grid Corporation Minisitry of Science and Technology Information,Guiyang 550003,China)

机构地区：[1]贵州电网有限责任公司信息中心,贵阳550003

出　　处：《信息技术》

年　　份：2018

卷　　号：42

期　　号：12

起止页码：93-96

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：文中针对信息安全风险评估过程中集合信息存在的虚假相关问题,采用传统的方法很难将其收敛到状态空间的最优解,导致出现评估性能不佳。文中利用小波神经网络算法进行信息安全风险评估。在随机泛函的学习样本约束下,求解小波神经网络算法的最优解。研究结果表明:采用小波神经网络算法可以有效解决集合信息存在的虚假相关,从而避免对显变量的影响,更能有效提高信息安全风险评估精度。

关 键 词：小波神经网络算法  信息安全 风险评估指标  优化训练  

分 类 号：TP391]