信息安全研究 ›› 2018, Vol. 4 ›› Issue (8): 739-742.

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基于极限学习机的网络安全态势预测模型

王瑞1,李芯蕊2,马双斌2   

  1. 1. 甘肃省公安厅网络安全保卫总队
    2. 兰州大学应用技术研究院有限责任公司
  • 收稿日期:2018-08-29 出版日期:2018-08-15 发布日期:2018-09-01
  • 通讯作者: 王瑞
  • 作者简介:王瑞 主要研究方向为信息安全. 313916914@qq.com 李芯蕊 工程师,主要研究方向为信息安全. 79051889@qq.com 马双斌 工程师,主要研究方向为信息安全. 1392996422@qq.com

Prediction Model of Network Security Situation Based on Extreme Learning Machine

  • Received:2018-08-29 Online:2018-08-15 Published:2018-09-01

摘要: 在网络安全问题的研究中很多因素会造成网络不安全.网络安全态势预测技术能够从整体上反映网络安全状况.为了提高网络态势风险预测的准确性,提出了基于极限学习机的网络安全态势预测模型.使用MATLAB进行仿真,预测态势值.仿真结果表明,采用基于极限学习机的预测模型,学习速度快,精度高,可以较好地对网络安全态势进行预测.

关键词: 网络安全, 网络态势预测, 极限学习机, BP神经网络, MATLAB仿真

Abstract: In the study of network security issues, many factors may cause the network to be insecure. The network security situation prediction technology can reflect the network security status as a whole. In order to improve the accuracy of network situation risk prediction, a network security situation prediction model based on extreme learning machine is proposed. Simulate by MATLAB to predict situation values. The simulation results show that using the learning model based on extreme learning machine, the learning speed is fast, the precision is high, and the network security situation can be predicted well.

Key words: network security, network situation prediction, extreme learning machine, BP neural network, MATLAB simulation