基于增强型概率神经网络的安全态势要素获取

发布时间：2018-02-28 03:30

  本文关键词： 网络安全 态势要素 数据处理 协同增强 概率神经网络　出处：《电讯技术》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：态势要素获取作为整个网络安全态势感知的基础,其质量的好坏将直接影响态势感知系统的性能。针对态势要素不易获取问题,提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化获取框架中,利用主成分分析(PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理,将其结果用于优化概率神经网络(PNN)结构,降低系统复杂度。以PNN作为基分类器,基分类器通过反复迭代、权重更替,然后加权融合处理形成最终的强多分类器。实验结果表明,该方案是有效的态势要素获取方法并且精确度达到95.53%,明显优于同类算法,有较好的泛化能力。
[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.
【作者单位】： 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271260) 重庆市科委自然科学基金资助项目(cstc2015jcyj A40050) 重庆市教委科学技术研究项目(KJ120530)
【分类号】：TP183;TP393.08

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本文编号：1545570