深度信念网络在云安全态势预测中的应用

面向多源异构大数据环境下云安全态势预测的准确性问题,提出了一种基于深度信念网络的云安全态势预测模型.首先,针对云计算环境的安全需求引入可度量的态势要素指标体系.然后,构建了云安全态势预测的样本数据,通过深度信念网络实现了态势要素和预测值之间的映射,并结合改进的差分进化算法实现了隐含层网络参数的优化.同时,引入二维旋转交叉策略增加进化种群的多样性,避免预测模型过早收敛.最后,仿真结果表明相对于现有的云安全态势预测模型提高了预测准确度.