基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法

针对现有网络安全技术不能对网络未来安全态势进行预测的问题,利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,借助神经网络处理混沌、非线性数据的优势,提出了一种基于RBF神经网络进行态势预测的方法。该方法通过训练RBF神经网络找出态势值的前N个数据和随后M个数据的非线性映射关系,进而利用该关系进行态势值预测。通过实验测试表明,该方法能够准确获得态势值预测结果,辅助网络管理者做出安全防护的决策。

基于ESN神经网络的网络安全态势感知预测

针对现有网络安全技术不能准确地对网络未来安全态势进行预测的问题,提出一种基于回声状态网络(ESN)进行态势预测的方法。对数据量庞大的安全态势值,利用回声状态网络可有效处理非线性系统辨识以及混沌时间序列预测问题。实验表明,由于训练简单,可根据不同网络环境自动优化网络参数,且算法本身在混沌时间序列预测方面的先天优势,使得ESN算法比传统神经网络方法在网络态势预测准确率方面有明显改善。