文献类型：期刊文章

作　　者：于海[1] 李峰[1] 霍英哲[1] 尹晓华[1]

YU Hai;LI Feng;HUO Ying-zhe;YIN Xiao-hua(State Grid Liaoning Electric Power Co.,Ltd.,Shenyang 110006,China)

机构地区：[1]国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司,沈阳110006

出　　处：《科学技术与工程》

基　　金：国家自然科学基金(51437003)。

年　　份：2021

卷　　号：21

期　　号：9

起止页码：3642-3648

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：电力信息网络安全态势评估是当今网络安全领域研究中的热门领域。但现有基于神经网络的网络安全态势评估方法效率较低,且容易陷入局部最优导致评估精度不高。提出一种改进人工蜂群优化神经网络的网络安全态势评估方法。首先,通过引入混沌序列改进人工蜂群算法提高蜂群的多样性,使其具备更强大的全局搜索能力。然后,利用改进的蜂群算法代替反向传播算法来优化神经网络的各权值参数。最后,新方法对真实的电力信息网络攻击实验进行了安全态势评估预测。与传统的评估方法相比,基于改进的人工蜂群和神经网络的安全评估方法提高了安全评估精度,加快了收敛速度。

关 键 词：网络安全态势评估 神经网络  人工蜂群算法 混沌序列 入侵检测系统

分 类 号：TM78]