文献类型：期刊文章

作　　者：段秀娟[1]

DUAN Xiu-juan(College of Humanities&Information, Changchun University of Technology,Changchun 130122,China)

机构地区：[1]长春工业大学人文信息学院

出　　处：《科学技术与工程》

年　　份：2019

卷　　号：19

期　　号：16

起止页码：251-255

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：网络规模不断扩大的同时,也容易受到各种安全风险的威胁,因此,必须对网络安全风险进行准确评估。传统的评估系统中存在的趋势性、周期性以及随机性影响评估准确率的问题,导致评估的结果大都不准确;为此,提出并设计了基于混沌粒子群优化BP神经网络的网络安全风险评估系统。首先对系统的硬件进行了设计,并得出了设计的框图;然后使用混沌粒子群的优化算法和BP神经网络的算法对系统的软件进行了设计;最后进行了对比的实验。实验结果表明,该系统能够更好的协调,并处理评估过程中出现的问题,不会受到趋势性、周期性以及随机性的影响,能够更好的发挥网络安全评估的效果,提高评估的准确率,减小相对的误差。

关 键 词：混沌粒子群优化 BP神经网络 网络安全 风险评估

分 类 号：TP393.08]