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基于深度堆栈编码器和反向传播算法的网络安全态势要素识别

寇广 王硕 张达

引用本文: 寇广, 王硕, 张达. 基于深度堆栈编码器和反向传播算法的网络安全态势要素识别[J]. 电子与信息学报, 2019, 41(9): 2187-2193. doi: 10.11999/JEIT181014 shu
Citation:  Guang KOU, Shuo WANG, Da ZHANG. Recognition of Network Security Situation Elements Based on Depth Stack Encoder and Back Propagation Algorithm[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2019, 41(9): 2187-2193. doi: 10.11999/JEIT181014 shu

基于深度堆栈编码器和反向传播算法的网络安全态势要素识别

    作者简介: 寇广: 男,1983年生,博士,副研究员,硕士生导师,研究方向为智能安全、智能算法等;
    王硕: 男,1991年生,博士生,研究方向为网络安全;
    张达: 男,1994年生,硕士生,研究方向为网络安全
    通讯作者: 寇广,kg5188@163.com
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61303074)

摘要: 网络安全态势要素识别的基础是对态势数据集进行有效的特征提取。针对反向传播(BP)神经网络对海量安全态势信息数据学习时过度依赖数据标签的问题,该文提出一种结合深度堆栈编码器和反向传播算法的网络安全态势要素识别方法,通过无监督学习算法逐层训练网络,在此基础上堆叠得到深度堆栈编码器,利用编码器提取数据集特征,实现了网络的无监督训练。仿真实验验证了该方法能有效提升安全态势感知的效能和准确度。

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图(7)表(2)
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文章相关
  • 通讯作者:  寇广, kg5188@163.com
  • 收稿日期:  2018-11-05
  • 录用日期:  2019-03-18
  • 网络出版日期:  2019-04-16
  • 刊出日期:  2019-09-01
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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