基于PCA-BP的信息安全风险评估模型

被引：11

作者：

任远芳 ^{[1
]}

刘志杰 ^{[1
,2
]}

景凤宣 ^{[1
]}

徐洋 ^{[1
]}

机构：

[1] 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室

[2] 贵州师范大学网络中心

来源：

计算机仿真 | 2014年 / 31卷 / 06期

关键词：

主成分分析; 神经网络; 信息安全; 风险评估;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP309 [安全保密];

学科分类号：

081201 ; 0839 ; 1402 ;

摘要：

在网络安全问题的研究中,由于黑客通过操作系统进行攻击,造成网络信息不安全。为了提高信息安全风险评估的准确性,提出了基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的信息安全风险评估模型。首先运用层次分析法对影响信息安全风险因素进行定性和定量的分析;然后采用主成分分析对影响信息安全风险全部因素重新组合生成新的综合指标;最后采用BP神经网络建立信息安全风险评估模型,并使用Matlab进行仿真,预测其风险值。仿真结果表明基于PCA-BP的评估模型准确率(98.48%)比基于BP评估模型(96.41%)的高些。

引用

页码：212 / 216+281 +281

页数：6

共 7 条

[1] PCA-BP神经网络在降水预测中的应用研究 [J].