基于Deep Learning网络态势感知建模方法研究

被引：24

作者：

周长建 ^{[1
]}

司震宇 ^{[1
]}

邢金阁 ^{[1
]}

刘海波 ^{[2
]}

机构：

[1] 东北农业大学网络信息中心

[2] 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

来源：

关键词：

网络态势感知; 深度学习; 网络态势; 机器学习;

D O I：

10.19720/j.cnki.issn.1005-9369.2013.05.028

中图分类号：

TP393.0 [一般性问题];

学科分类号：

摘要：

网络组织和生长方式多变,现代网络呈拓扑结构复杂化、网络设备异构、信息交互频繁等特征,增加网络态势分析与决策难度,需加强对网络态势感知分析的研究,通过与BP神经网络比较进行深度学习网络态势研究,结果表明,深度学习较BP神经网络在网络态势感知方面有较大优越性。

引用

页码：144 / 149

页数：6

共 6 条

[1]

基于集成学习的网络安全态势评估模型研究.[D].王宇飞.华北电力大学.2012, 01

[2]

基于融合决策的网络安全态势感知技术研究.[D].李志东.哈尔滨工程大学.2012, 01

[3] 网络态势感知研究 [J].

龚正虎 ;

卓莹 .

韦勇 ;

连一峰 .

[5] 基于信息融合的网络安全态势评估模型 [J].

韦勇 ;

连一峰 ;

冯登国 .

[6] 网络态势感知中的指标体系研究 [J].

王娟 ;

张凤荔 ;

傅翀 ;

陈丽莎 .