基于DSimC和EWDS的网络安全态势要素提取方法.docx
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基于DSimC和EWDS的网络安全态势要素提取方法随着网络技术的迅猛发展,网络攻击和安全威胁也日益增加,网络安全态势感知和评估成为了一个重要的研究领域。而网络安全态势的要素提取是网络安全态势感知和评估的关键环节之一。当前,基于DSimC(DynamicSimulationofCyber-PhysicalSystems)和EWDS(Event-DrivenWebDeliverySystem)的网络安全态势要素提取方法成为了研究的热点。DSimC是一种基于仿真的方法,它可以模拟复杂的物理和数字系统的交互,并提
基于深度学习的网络安全态势要素提取方法研究.docx
基于深度学习的网络安全态势要素提取方法研究标题:基于深度学习的网络安全态势要素提取方法研究摘要:随着互联网的普及与信息技术的不断发展,网络安全问题日益突出。为了提高网络安全防御水平,研究人员探索了各种网络安全态势分析方法。本文以深度学习为基础,旨在提出一种有效的网络安全态势要素提取方法。首先,我们介绍了网络安全态势的定义和重要性。然后,综述了深度学习在网络安全领域的应用,并详细探讨了常用的深度学习模型。接着,我们提出了基于深度学习的网络安全态势要素提取方法,包括数据预处理、特征提取和模型训练等步骤。最后,
基于PCA-MF-WNN的网络安全态势要素提取方法及系统.pdf
本发明涉及一种基于PCA‑MF‑WNN的网络安全态势要素提取方法及系统,对初始数据通过主成分分析法进行降维,去除冗余的态势要素,属性约简,在降低数据复杂度的同时尽可能的用少数几个主成分来保留原始数据集的信息,训练加入动量因子的小波神经网络,通过加入动量因子的方法来提升小波神经网络的学习效率,将经过主成分分析法降维后的数据输入改进的小波神经网络中进行分类训练,得到态势要素提取模型。对小波神经网络的参数进行修正,可提高小波分类器的分类精度与分类效率。因此在利用态势要素提取模型进行网络安全态势要素提取时,能够提
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基于近似信息熵和随机森林的网络安全态势要素提取研究基于近似信息熵和随机森林的网络安全态势要素提取研究摘要:随着互联网的普及,网络安全问题变得日益严峻。传统的网络安全防护手段越来越难以满足对复杂网络环境中的威胁进行准确和高效的识别与响应的需求。本文提出了一种基于近似信息熵和随机森林的网络安全态势要素提取方法,该方法通过综合信息熵和随机森林算法进行特征工程,实现对网络安全态势的全面分析与预测,有助于提高网络安全的可信度和实时性。...结论:本研究提出了一种基于近似信息熵和随机森林的网络安全态势要素提取方法,该